跨模态行人重识别是一项具有挑战性的行人检索任务。现有研究侧重于通过提取模态共享特征来减小模态间差异，忽视了对模态内差异和背景干扰的处理。为此，提出了一种掩模重构与动态注意力（MRDA）网络，该网络通过重构人体区域特征来消除背景杂波的影响，从而增强网络对背景变化的鲁棒性。此外，该网络结合了动态注意力机制，以过滤无关信息，动态挖掘并增强具有辨别力的特征表示，消除模态内差异的影响。实验结果显示：该网络在SYSU-MM01数据集的all-search模式下的第一个检索结果匹配成功的概率（Rank-1）和均值平均精度（mAP）分别达到70.55%和63.89%；在RegDB数据集的visible-to-infrared检索模式下的Rank-1和mAP分别达到91.80%和82.08%。在公共数据集上验证了所提方法的有效性。