简介： 本发明公开了一种基于全局特征匹配的跨摄像头行人重识别方法，针对解决公共场所跨摄像头下，使用人脸跟踪的技术失效的场景。首先针对不同场景构建少量人工标注的样本，进行深度学习网络模型的训练，并在后续匹配中做好标签的生成与统计，以此生成大量的非人工标注样本，经过人为筛选后，利用筛选后的数据集，进行强化训练检测模型，以提高后续的检测准确率。本发明能够有效的提高重识别项目的落地效率，为重识别检测部署提供了实现步骤，并且极大的减少了标注工作者的工作量。