ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2023，59（7）行人重识别[1]作为安防领域中一种新的视频分析手段，其主要目的是基于给定的一个监控设备下的行人图像，检索出跨设备下的该行人图像，近年来，随着智慧城市和智慧安防等概念的提出，行人重识别作为一种有潜力的技术手段，得到了国内外研究者的广泛探讨。并且作为构建智能监控系统需要解决的关键技术，其在包括行人的交通统计、街道事件检测和行人的行为分析等诸多实际场景中起到了关键性作用。在一个行人重识别任务当中，重识别系统需要对出现在某个特定摄像头下的行人进行一个全网的络追踪与检索。当给定一个待基于背景自适应学习的行人重识别算法研究何儒汉1，2，3，熊捷繁1，2，3，熊明福1，2，31.湖北省服装信息化工程技术研究中心，武汉4302002.纺织服装智能化湖北省工程研究中心，武汉4302003.武汉纺织大学计算机与人工智能学院，武汉430200摘要：现有的基于语义分割的行人重识别研究大多还是停留在人体语义信息的提取本身，忽视了人体自身语义信息之间以及人体与环境语义信息之间的相互关系，为了解决这一问题，此项研究提出了基于背景自适应学习的人体语义空间关系模型。该模型主要分为语义分离，特征粗提取以及空间关系学习三部分，语义分离主要用于区分人体语义信息和环境语义信息，特征粗提取则是用于提取不同语义信息的浅层特征，空间关系学习主要是对上述的浅层特征进行空间关系维度的特征关联。通过广泛的实验证明，该方法在两组公开数据集中（DukeMTMC-reID、CUHK-03）均取得了较好的效果。关键词：行人重识别；语义分割；空间关系文献标志码：A中图分类号：TP37doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2110-0376ResearchonPersonRe-IdentificationBasedonBackgroundAdaptiveLearningHERuhan1，2，3,XIONGJiefan1，2，3,XIONGMingfu1，2，31.EngineeringResearchCenterofHubeiProvinceforClothingInformation,Wuhan430200,China2.HubeiProvincialEngineeringResearchCenterforIntelligentTextileandFashion,Wuhan430200,China3.SchoolofComputerScienceandArtificialIntelligence,WuhanTextileUniversity,Wuhan430200,ChinaAbstract：Theresearchofpersonre-identificationbasedonhumansemanticinformationhasbecomeoneofthemostprevalentresearchhighlightsinrecentyears.However,mostoftheexistingresearchbasedonthisstillstayinhowtoextractmoreaccuratesemanticinform...
