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跨摄像头场景中依赖面向标签映射关系的学习以提高识别精度,有监督行人重识别模型虽然识别精度较好,但存在可扩展问题,诸如算法识别精度严重依赖有效的监督信息,算法实时性差等;针对上述问题,提出一种基于软多标签的无监督行人重识别算法。为了提高标签匹配精度,首先利用软多标签逼近真实标签,通过计算参考数据集和参考代理在软多标签函数中的损失函数,预训练参考数据集,并构建预训练与训练结果的映射模型。再通过生成数据和真实数据分布的最小距离的期望即简化的2-Wasserstein距离计算相机视图中软多标签均值和标准差得到损失