用学术化的语言 描述一下行人重识别中的相似度计算方法，以及说明为什么常用余弦距离而不用欧氏距离或者马氏距离

行人重识别中的相似度计算方法主要涉及特征提取和距离度量两个方面。在特征提取方面，常用的方法包括局部特征和全局特征，其中局部特征通常包括行人的头部、躯干、四肢等部位的特征，而全局特征则是对整个行人的特征进行提取。在距离度量方面，常用的方法是余弦距离，其计算方式是将两个行人的特征向量进行点积运算并除以它们的模长，从而得到它们之间的夹角余弦值。此外，也可以使用欧氏距离或者马氏距离进行相似度计算。

在行人重识别中，常用余弦距离而不用欧氏距离或者马氏距离的原因是，余弦距离能够在一定程度上消除特征向量长度对相似度计算的影响，而欧氏距离或者马氏距离则无法做到这一点。这是因为欧氏距离或者马氏距离只考虑了特征向量的绝对距离，而没有考虑它们的方向性。而余弦距离则考虑了特征向量的方向性，从而能够更好地描述它们之间的相似度。此外，余弦距离还具有计算简单、适用范围广等优点，因此在行人重识别中得到广泛应用。