1.一种行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待比对摄像机拍摄的待识别行人图像；

将所述待识别行人图像输入至所述待比对摄像机对应的识别模型进行识别，确定所述待识别行人图像中的行人类别，所述识别模型是预先基于半监督迁移字典学习的识别模型；

根据所述待识别行人图像中的行人类别和目标行人类别，确定待比对摄像机中是否出现目标行人类别；

其中，所述预先基于半监督迁移字典学习的识别模型的训练方式包括：获取监控不同监控区域的第一摄像机和第二摄像机对应的识别模型的行人图像训练样本集；

将所述第一摄像机和所述第二摄像机对应的识别模型的所述行人图像训练样本集，划分为共有的行人类别的行人图像训练样本子集、独有的行人类别的行人图像训练样本子集和无标记行人图像训练样本子集；

根据所述共有的行人类别的行人图像训练样本子集、独有的行人类别的行人图像训练样本子集和无标记行人图像训练样本子集，基于半监督迁移字典学习的目标函数训练所述第一摄像机和所述第二摄像机对应的识别模型，获得所述第一摄像机对应的识别模型的特征提取投影矩阵和字典，和所述第二摄像机对应的识别模型的特征提取投影矩阵和字典。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述半监督迁移字典学习的目标函数为：v

其中，v＝A,B表示摄像机编号，A为第一摄像机编号，B为第二摄像机编号， 表示X中v v

行人类别p的行人图像训练样本子集，p＝1,2,…,C ，X表示来自摄像机v的行人图像训练样v v v v v

本集，C 表示摄像机v的行人类别总数，W表示对应X 的特征提取投影矩阵，D 表示对应X的v v v v

字典，A 表示使用字典D重构X的稀疏编码系数， 表示使用字典D重构 的稀疏编码系v v

数， 表示使用字典D重构 的稀疏编码系数， 表示X中的无标记行人图像训练样本子v

集，λ1表示正的第一权重系数，λ2表示正的第二权重系数， 表示字典D中对应行人类别t的S S

子字典，t＝1,2,…,C ，C表示共有的行人类别个数，T表示矩阵转置，F表示F范数，s.t.表示v v

受限制于， 表示字典D中对应行人类别p的子字典， 表示字典D中对应行人类别q的子v

字典，q＝1,2,…,C ,q≠p， 表示使用子字典 重构 的稀疏编码系数， 表示使用子字典 重构 的稀疏编码系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型进行识别的方式包括：采用所述识别模型对应的特征提取投影矩阵对所述待识别行人图像进行特征提取和降维，获得所述待识别行人图像的特征向量；

采用所述识别模型对应的字典稀疏重构所述特征向量，获得所述待识别行人图像的稀疏编码系数；

根据所述稀疏编码系数计算所述待识别行人图像与每个行人类别的相似度，获得每个行人类别对应的相似度数据；

根据每个行人类别对应的所述相似度数据，确定所述待识别行人图像中的行人类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述识别模型对应的特征提取投影矩阵对所述待识别行人图像进行特征提取和降维，获得所述待识别行人图像的特征向量的步骤，包括：

采用所述识别模型对应的特征提取投影矩阵根据特征向量分析公式，对所述待识别行人图像进行特征提取和降维，获得所述待识别行人图像的特征向量；

所述特征向量分析公式为：

v T

y′＝(W) y

v

其中，y′表示待识别行人图像的特征向量，W表示识别模型对应的特征提取投影矩阵，y表示待识别行人图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述识别模型对应的字典稀疏重构所述特征向量，获得所述待识别行人图像的稀疏编码系数的步骤，包括：采用所述识别模型对应的字典根据稀疏编码系数分析公式，稀疏重构所述特征向量，获得所述待识别行人图像的稀疏编码系数；

所述稀疏编码系数分析公式为：v

其中，β表示待识别行人图像的稀疏编码系数，y′表示待识别行人图像的特征向量，D表示识别模型对应的字典，λ2表示正的第二权重系数。

6.一种行人重识别装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待比对摄像机拍摄的待识别行人图像；

行人类别识别模块，用于将所述待识别行人图像输入至所述待比对摄像机对应的识别模型进行识别，确定所述待识别行人图像中的行人类别，所述识别模型是预先基于半监督迁移字典学习的识别模型；

目标行人类别分析模块，用于根据所述待识别行人图像中的行人类别和目标行人类别，确定待比对摄像机中是否出现目标行人类别；

其中，所述预先基于半监督迁移字典学习的识别模型的训练方式包括：获取监控不同监控区域的第一摄像机和第二摄像机，对应的识别模型的行人图像训练样本集；

将所述第一摄像机和所述第二摄像机对应的识别模型的所述行人图像训练样本集，划分为共有的行人类别的行人图像训练样本子集、独有的行人类别的行人图像训练样本子集和无标记行人图像训练样本子集；

根据所述共有的行人类别的行人图像训练样本子集、独有的行人类别的行人图像训练样本子集和无标记行人图像训练样本子集，基于半监督迁移字典学习的目标函数训练所述第一摄像机和所述第二摄像机对应的识别模型，获得所述第一摄像机对应的识别模型的特征提取投影矩阵和字典，和所述第二摄像机对应的识别模型的特征提取投影矩阵和字典。

7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。