本发明涉及基于三阶知识蒸馏的多模态生物特征识别方法,通过获取相同类的人脸和指纹数据集；对人脸数据和指纹数据进行预处理和数据扩充,然后将扩充后的人脸和指纹数据进行随机划分用作训练集和验证集；将处理之后的数据输入到卷积神经网络中进行特征提取,获得性能好的教师模型并保存模型参数；将学生网络和教师网络进行蒸馏训练,得到训练好的学生模型；使用验证集,测试已经训练好的学生网络。本发明针对深度学习模型在嵌入式设备难以进行部署和实时性能差的问题,深入探究了现有的模型压缩和加速算法,将多模态生物特征识别、注意力融合机制、知识蒸馏技术结合,有效提高了小规模网络的性能,同时还有利于落地应用。