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本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于换衣数据和残差网络的换衣行人重识别方法及系统，根据边缘信息获取行人图像轮廓草图，根据人体语义分割信息定位人体部件区域，多方面挖掘身份鉴别特征；通过多样性换衣数据增强策略，构建服装仓库，扩充具有换衣情况的数据样本，利用形体信息引导模块增强人体语义信息的描述；通过轮廓草图贴图模块补充人体解析的分割缺陷，进一步利用多尺度权重分块模块增强模型对行人图像中多尺度多视角和遮挡情况的鲁棒能力；所有模块在一个统一的框架中共同训练，在测试中使用形体引导原始特征作为鉴别特征。本发明在换衣场景的行人重识别任务下表现出优异的性能，具有科学的、鲁棒的和可泛化的技术效果。