目标人体识别是一个非重叠多摄像系统中人的重现(person re-identification)问题,该技术在智能视频监控领域中具有重要的应用,主要包括目标人体提取、非重叠摄像系统目标跟踪。当前多数的目标人体识别都是通过提取人体表观特征,并利用特征的相似性对目标人体进行重识别。这些方法对于一些大部分表观区域相似而小部分区域不同的行人仍然难以给出准确的识别结果。本文针对上述相似行人难以识别的问题进行了研究并提出了相关解决方案。本文主要研究内容及研究成果包括:1)对人体识别技术进行了总结,包括有监督学习和无监督学习的人体识别方法。并对这两类方法分别进行了较为详细的分析与介绍,为后续人体识别技术的研究人员提供一定的参考。2)为了解决相似行人难以识别的问题,在基于稠密块匹配的基础上,提出了全局空间约束块匹配的识别方法。该方法不仅考虑两幅图像中局部块的匹配,还考虑各块在自身图像中垂直方向上的全局空间约束。在实验中表明该方法对人体识别起到了显著作用。3)将人体识别技术应用于视频跟踪。本文将人体识别的匹配方法与TLD方法相融合,实验证明该融合对目标跟踪起到了较好的效果。