通过增强样本数据和网络特征,提出双流步态网络,增强模型对携带物、衣物变化影响的鲁棒性.首先构造双流步态网络,分别提取步态视频数据中的全局特征和协变量影响范围外的局部判别信息.再将两组网络的特征信息相加融合后,得到步态的双流特征表达.提出的限制随机遮挡策略增广用于训练样本的难度和多样性,提高网络对局部特征的学习能力,减弱协变量的不利影响.另外,改进三元组损失采样方法,加速网络模型的训练收敛速度.在大型步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验表明,在携带背包和穿着不同衣物的行走状态下,双流步态网络步态识别准确率较高.