本发明公开了一种基于星形生成对抗网络的步态图像合成方法，属于计算机视觉与模式识别领域。首先，将不同干扰类型下的步态假样本视为不同的域，训练星形生成对抗网络，进而自动生成不同干扰类型下的步态假样本；再将自动生成的步态假样本与真实样本进行基于预计最大平均差的分布对齐，使得步态假样本和真实样本的分布更加有效地融合在一起，最后，将对齐后的步态假样本和真实样本合并到一起以实现步态数据库中样本的扩充。本发明充分利用现有的图像数据合成不同干扰类型下的步态假样本，降低了人工采集不同干扰类型下的步态假样本的成本，解决了难以收集到同一个目标在所有干扰类型下样本的难题，对步态识别的产业化进程起到重要的推动作用。