本发明属于合成孔径雷达目标识别技术领域，具体的说是涉及一种基于期望最大化算法的多视角SAR目标识别方法。本发明应用卷积神经网络为特征提取器，根据卷积神经网络对目标的预测概率合理地选择标签的数量，不再简单地选择单视角预测概率最大的标签为预测类别，而是根据预测类别的概率分布灵活地选择可靠的标签。考虑到多视角之间的信息补偿特性，随机选择同一目标的多个视角，自适应地构造多视角标签集，运用EM算法求解预测标签的概率分布，得到更加准确的估计标签，实现了多视角融合，提高了识别率。由于对多视角之间的视角间隔没有限制，本发明可灵活应用于实际场景，尤其是对非协作目标进行目标识别。