针对行人再识别精度低的难题进行研究，提出了一种新的基于分块匹配的行人再识别方法。首先，引入带人体结构信息的人体DPM对行人外观进行分割，得到的带语义信息的身体部件作为匹配识别的基本单元；其次，基于深度神经网络模型提取各部件的深度特征作为匹配依据；再次，基于余弦距离判断各身体部件与目标行人对应部件的相似性；最后，融合所有身体部件的识别结果得到最终的再识别结果。实验结果表明，跟已有方法相比，该方法具有更好的鲁棒性，在识别精度上有较明显的优势。