基于身份和姿势特征解耦的行人重识别方法、系统及设备

本发明提供一种基于身份和姿势特征解耦的行人重识别方法、系统及设备，包括，对扩展后的行人姿势图像数据进行细粒度姿势标签分配，获得带有姿态标签的训练集；对身份和姿势特征解耦模型进行训练，计算待识别行人图像和目标行人图像的深度特征相似度，选择相似度最大的图像作为重识别结果输出，实现对行人的重识别。该方法能够处理并扩展大量的行人姿势图像数据，为模型提供了丰富的训练样本，从而在面对新数据或未知场景时表现出更强的识别能力，解决了在实际场景中，由于行人姿势变化的影响，导致来自同一身份的不同姿势的行人图像具有巨大的视觉外观差异，最终导致行人重识别准确率低的问题。