针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法。在训练阶段,使用金字塔池化方法对卷积特征图进行分块和池化,获得包含全局特征和多尺度局部特征的多个特征向量;对每一个特征向量进行独立分类,并在各个分类的最后内积层上归一化权重和特征,以提升分类性能;最后使用梯度下降法优化全部的分类损失。在识别阶段,将池化后的多个特征向量融合成一个新向量,使用新向量在库中进行相似性匹配。在Market-1501、DukeMTMC-reID数据库上对所提算法的有效性进行实验验证。结果表明,本文模型提取的特征具有更好的识别效果,Rank-1精度和平均准确率也优于大多数先进算法。