本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于双重注意力机制的行人重识别系统；在strongbaseline网络中引入注意力机制，包含通道注意力机制和空间注意力机制，其中通道注意力机制可以通过空间维度上进行压缩促进模型以专注于关键通道；空间注意力机制可以通过聚合所有通道的类似特征来突出语义像素；注意机制的本质是强调对学习目标有用的重要位置，并通过将权重系数分配给图像特征信息来抑制无关信息；将注意力机制插入到人员重识别模型中，减小相机角度、身体姿势的变化、身体未对齐和图片多样化等问题，在不显著增加计算量和参数量的前提下能提升网络模型的特征提取能力，提升网络性能。