本发明涉及一种基于样本分离的无监督行人重识别系统及方法，属于行人重识别技术领域，解决了现有行人重识别方法识别精度低的问题。该系统包括，数据获取模块，获取多个源域样本子集和多个目标域样本子集；网络模型训练模块，用于获得分类损失函数和样本不变性损失函数，根据目标域样本子集中各行人图片间的相似度方差获得样本分离损失函数，根据目标域样本子集中正样本组、负样本组分别与存储的目标域样本间的相似度获得无监督三元组损失函数，进而对行人重识别网络模型进行迭代优化；重识别模块，根据优化好的行人重识别网络模型对待识别行人图片进行识别。该系统能够很好的区分目标域中正样本和负样本，从而降低网络精度损失，提高识别精度。