本发明涉及行人识别技术领域，且公开了一种基于增量优化的无监督跨域行人重识别方法，包括以下步骤：1)基于监督学习的预训练：初始化阶段，预训练模型来提取目标数据的特征，利用风格转换后的图片来对模型进行预训练。该基于增量优化的无监督跨域行人重识别方法，我们将源数据域上的图片翻译到带有目标数据域特性的图片中时，可以不断学习到目标区域的特性，从而使在源数据集上训练的模型逐步地适应目标数据集，从而可以获取更加具有鉴别性的初始特征；我们基于排序距离矩阵，即根据图像的相似性来选择了更可靠的三元组样本，并提出了基于排序的三元组损失，最后，通过联合两个三元组损失函数...
