本发明公开了一种结合人体关键点热图特征的人像景别识别方法。本发明首先通过人体检测器检测出人体区域，然后基于深度学习的特征提取器和卷积姿态机分别提取人体的特征和人体骨骼关键点热图特征，将这两个特征进行通道融合得到融合特征；将融合特征分别送入两个分支网络，其中分类网络用于分类当前的景别类型；另一个分支回归网络则是对人体骨骼关键点的预测，在L2loss损失函数的监督下，对景别分类网络起到正反馈的作用，有利于分类网络能够学习到与人体骨骼关键点相关的强特征。这种输入输出双监督的机制，能够有效监督网络重点学习有利于判断景别的人体骨骼关键区域；本发明提供的方法能够较为稳定的识别景别，并且鲁棒性很好。