本发明公开了一种基于交叉增强匹配的长尾噪声学习方法，用于解决同时具有长尾特征与噪声标签的图像分类问题。根据数据噪声特征，该方法通过对弱增强数据与强增强数据分别取得的预测结果进行匹配来筛选噪声样本，并引入一种剔除噪声的正则化措施来消除被识别噪声样本的影响。针对数据长尾特征，该方法实施一种新的基于在线先验分布的预测惩罚以避免对头部类别的偏置。本发明实现方法简便，手段灵活，在实时获取类拟合度方面具有优势，因此在长尾数据、噪声数据以及同时具有二者特征的训练数据上都取得显著的分类效果提升。