本发明公开了一种基于先验原型注意力机制的人体图像多属性分类方法，属于图像处理技术领域。本发明的方案为：首先构建属性表和对应的人体图像数据集；然后构建多属性分类的神经网络模型：在惯用的多分类神经网络模型的尾部加入先验原型注意力机制插件，并将多分类神经网络的尾部改为多属性分类网络。接着训练所构建的神经网络模型；最后，基于训练好的神经网络模型对人体图像进行多属性的分类识别。本发明一方面保留了传统注意力机制的做法，用生成的注意力图与最后一个卷积特征进行逐点乘法运算，从而保留了传统注意力机制的强过滤性。另一方面通过先验原型注意力图线性组合的方式，增强了注意力图的集中性。因而极大地提升了模型的泛化能力。