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提出一种基于超像素分割的行人识别算法。根据图像填充方法进行前景区域填充,恢复图像行人区域完整性,再进行图像的超像素块分割。提取超像素块的像素点特征,采用KNN算法建立超像素块聚类中心直方图作为特种量,得到图像在目标图像的投影区域,寻找最相似超像素块,计算最相似超像素块的最近邻距离作为当前行人与目标行人间距离,采用相似度排名和统计得到行人的识别结果。通过实例验证表明:超像素分割行人识别算法识别度相对较高,且在复杂环境下的识别精确度远高于传统算法。