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针对行人特征表达不充分的问题，提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中，对关键特征信息进行加权强化；采用动态激活函数，根据输入特征动态调整ReLU的参数，增强网络模型的非线性表达能力；将梯度中心化算法引入Adam优化器，提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价，Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%，mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征，达到更高的识别精度。 相似文献