本发明提供了一种基于联合损失函数的多视角步态识别方法，其包括：采用GaitSet模型结构，只需要对每个样本的表示计算一次，就能够通过测量不同样本的表示之间的欧式距离来进行分类识别；采用Softmax和Triplet两个损失函数结合的联合损失函数进行联合训练的方法，增大步态示例类间距离，缩小步态示例类内距离，使得模型在多个损失函数的优化下，提高表征能力。本申请提出了一种损失联合监督的步态识别方法，增强模型的泛化能力，在不增加模型运算量的同时，提高携带包裹和穿大衣这两种行走状态下的识别正确率。当犯罪嫌疑人进行面部遮挡、伪装及光照条件较差时，人脸识别技术受限，步态识别技术可以作为人脸识别的重要补充间接应用于公安实践中。