本发明涉及一种基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法，基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法，通过孪生双流3D卷积神经网络的硬线层将行人视频的每一帧图片提取成光流-x特征图、光流-y特征图、灰度特征图、水平坐标梯度特征图和垂直坐标梯度特征图；将光流特征图作为动作分支的输入来提取行人的动作信息，其余特征图作为外观分支的输入来提取行人的外观信息；将行人动作信息融合到提取出来的行人外观信息中；将动作信息和外观信息通过融合进行度量对比学习；对网络参数进行更新，并训练新的卷积神经网络；将目标行人图像与相似度排名第一的待识别行人图像进行关联。与现有技术相比，本发明具有更加接近于现实场景等优点。