本发明公开了一种基于行人区域特征提取和重识别融合模型网络及方法，它包括：区域提取模块：用于根据全局特征图搜索行人出现的区域，并从中生成提取区域，以获得行人目标的检测结果并对这些提取区域的特征进行收集和整合处理。通过一个深度卷积神经网络即可实现对行人特征的提取和识别，并通过区域特征的提取避免了在原场景图片中对行人图片的截图、存储和预处理操作，使得整体网络处理速度更加快速，整体网络模型体积更小，能够部署到硬件条件更低的环境中。