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。
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