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现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性不强的问题.针对这一问题,利用不同视图的特征表示中编码系数的潜在关联,提出了一种多级判别性字典学习算法,并将其应用于跨视图行人重识别.首先,在图像水平区域和图像级别的字典学习算法中分别引入了一个特征映射矩阵,该矩阵可以描述不同视图下同一行人图像编码系数之间的内在关系,可以极大地提高编码