本发明提出一种针对步态图像进行行人识别的方法，利用注意力机制加强对重要特征的学习，同时引进频率卷积机制，对于高频特征信息给予高分辨率尺寸，低频特征信息给予低分辨率尺寸。一方面能大大的减少计算的数据量，另一方面，高分辨率的高频特征有着更好的表达能力，对于步态表示更加精确，更进一步地，结合3D‑CNN抽取时空信息进一步的提高模型效果。由于步态的角度不同对于模型预测的准确率有着巨大的影响，本发明先训练角度识别网络，再为每一种角度训练对应的步态识别网络，最后测试时，先通过角度识别网络预测出步态角度，再选择相应的步态识别网络进行步态识别。实验结果证明，该方法能够有效的识别行人的步态。