目前的行人重识别（Re-ID）研究主要集中在短时间情形，即一个人的衣着不太可能发生改变的情况。然而现实中更常见的是长时间的情况，这时一个人有很大的机会更换衣服，Re-ID模型应该考虑这种情况。为此，研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps，使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊，用其长度表示行人身份信息，用其方向表示行人衣着信息；采用软嵌入注意力（SEA）防止模型过拟合；使用特征稀疏表示（FSR）机制提取具有判别性的特征；增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验，实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势。
