本发明公开了一种结合子空间学习与张量神经网络的步态识别方法及系统，属于智能识别领域。所述方法包括：获取步态数据，得到步态数据集，并处理得到剪影图集合，进一步得到步态能量图；将剪影图的80％作为训练集进行降维处理，剩余20％作为测试集数据对训练结果进行测试，然后将步态能量图和降维处理后的数据经张量神经网络模块进行特征提取，再经支持向量机作为分类器进行分类，最终将训练集和测试集结果进行对比得到识别鉴定行人身份结果。本发明实现方法简单，硬件成本低，可以自动对特定场所进行人员身份权限检测及伪装人员身份鉴定，有效提高监控场所的安全防护及多种情形下的身份鉴定。