本发明公开一种基于类别激活映射的行人重识别生成学习方法，主要解决现有技术收集的数据集不平衡导致行人重识别模型性能差的问题。其方案为：建立行人重识别生成学习深度网络模型；1)从行人重识别基准数据集中读取行人图像；2)获取行人姿态特征信息；3)获取行人外观特征信息；4)通过3)进行行人重识别；5)通过2)和3)生成行人图像并计算类别激活映射损失；6)对生成图像在线进行行人重识别分类，并计算分类损失；7)对各损失进行反向传播；8)重复1)‑7)更新深度网络模型参数，直到损失函数值趋于稳定，完成行人重识别生成学习。本发明能生成高质量的行人图像，增强行人重识别网络的性能，可用于智能安保、智能行人追踪。