1.一种基于图像关联人物信息的目标人员搜索方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对数据集中的图像进行数据预处理，调整图像的大小为统一尺寸，成对的图像输入到网络中进行特征提取和多尺度目标检测，检测到的人员用标记框做标记；

步骤2：截取出步骤1过程中标记框所标记的人员，喂入残差网络中进行特征提取，通过关注度模块，自动筛选出有信息价值的关联人物；

步骤3：建立一个关联信息图，通过图卷积模块，计算目标人员与待匹配人员之间的整体相似度。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像关联人物信息的目标人员搜索方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤如下：步骤2.1：截取出标记框所标记的行人，继续喂入残差网络中；

步骤2.2：分别对图像中所检测到人员的上身、躯干、下半身和全身进行特征提取；

步骤2.3：搭建关注度模块的网络结构，将步骤2.2中提取到的特征喂入关注度模块中，关注度模块的网络输出由两个全连接层和一个Softmax层组成，输出4个归一化的权重值：w1、w2、w3、w4，其中，w1代表上身的权重值，w2代表躯干的权重值，w3代表下半身的权重值，w4代表全身所占的权重值；

步骤2.4：利用余弦相似度，计算目标人员与待匹配人员之间的相似度， 来表示检测到的对象j和k的第r部分的特征；总体相似度表示为不同部分之和，计算方法为：R为划分的具体块数：分别为上身、躯干、下半身和全身， 表示特征对之间的余弦相似度，wr是第r部分的权重值；

步骤2.5：自动选取彼此之间相似度高的人员进行配对。

3.根据权利要求1所述的基于图像关联人物信息的目标人员搜索方法，其特征在于：所述的步骤3的具体步骤如下：步骤3.1：假设有N个关联人物匹配对；

步骤3.2：构建一个图，设定目标人员节点是图的中心，它连接所有的关联人物节点进行信息传播和特征更新；

步骤3.3：训练一个图卷积网络来计算目标人员对之间的相似性；具体包括如下步骤：步骤3.3.1：对于图G＝{V，E}，由N个顶点V和一组边E组成，如果一对图像含有M个关联人物对，则N＝M+1，图中的每一个节点分配一对特征，如果将目标人员的节点赋值为图中的第一个节点，其邻接矩阵A为：其中，i，j∈{1，...，N}；

步骤3.3.2：将邻接矩阵A归一化，记作 逐层的图卷积网络的传播公式为：其中，H是代表层，上标l代表第几层，W(l)为每一层的权值矩阵，σ代表所使用的激活函数；

步骤3.3.3：利用全连通层将所有顶点特征合并到一个1024维特征向量中，通过softmax层输出相似度。