本发明公开了一种融合多个源域的跨域行人重识别方法及系统。该方法包括：在对跨域行人重识别模型进行训练时，获取多组源域数据集，采用一组源域数据集训练一个表示学习网络和度量学习网络的方法对跨域行人重识别模型进行训练，得到训练好的跨域行人重识别模型，在进行行人重识别时，将待识别的行人样本对输入训练好的跨域行人重识别模型中，得到行人重识别结果。采用本发明的方法及系统，在训练过程中融合了多个源域的数据，能够更好的学习到行人的特征表示，相比单一训练模型，能够提高行人重识别准确度，有效的解决了域间差异引起的模型性能下降的问题。