本发明公开了一种基于主动学习的步态识别方法，对待检测输入图像，使用主模型提取出特征矩阵，使用副模型对样本进行评估和筛选。在训练过程中，首先使用数量相对较少的已标注样本对主模型和副模型进行训练，然后对未标注的样本进行评估。在得到未标注样本的评估结果后，按照既定策略进行样本筛选，将筛选出的样本加入到已标注样本集中，输入模型中继续进行训练。本方法利用主动学习的思想，从未标注的数据样本中选取更有价值的样本进行标注训练，可以大大减少人工标注的代价。在数据样本有限时，本方法也可用来选取信息量相对更丰富的样本，使模型能够有针对性进行训练，从而在样本有限的情况下，尽可能利用样本多样性来提升模型的效果。