本发明涉及一种基于联合深度学习的行人再辨识和行人性别分类方法，可同时预测行人身份和行人性别。
首先，构建两个结构相同的深度网络，分别用于行人再辨识和行人性别分类；
其次，利用参数相关正则项约束两个结构相同的深度网络中各层的参数集，使得二者参数的优化过程中不至于发生过大的偏离，以避免过拟合，从而同时提升行人再辨识与行人性别分类的准确率。
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