本发明提供了一种基于深度学习的多模态联合识别认证方法及系统，该方法为：当检测到目标用户进行身份认证时，采集当前录入的第一特征数据，并获取目标用户预先注册的第二特征数据，第一特征数据和第二特征数据包含多类生物特征数据；将第一特征数据和第二特征数据进行拼接，构建得到输入数据；将输入数据输入身份认证模型进行身份认证，得到身份认证通过概率，身份认证模型基于样本数据训练预设模型得到，预设模型至少包含注意力层和双向LSTM层；若身份认证通过概率大于等于概率阈值，确定目标用户通过身份认证。通过多类生物特征数据进行身份认证，多类生物特征数据不易被盗取和模拟，从而提高身份认证的安全性。