一种困难样本挖掘方法，包括：步骤S1：获取人体生物信息训练集，并根据其中部分样本构成的第一训练集进行训练，获得初始模型；步骤S2：使用所述初始模型对第二训练集进行识别，并以所述人体生物信息训练集中误差大于第一预设值的样本作为新的第一训练集；其中，所述第二训练集由所述人体生物信息训练集中所述第一训练集以外的样本构成；步骤S3：根据所述新的第一训练集进行训练，得到第二模型；步骤S4：重复步骤S2‑步骤S3，直至所述第二模型收敛。本发明将困难样本挖掘与模型的训练过程同步进行，大大节省了训练时间，加快了训练速度，具有训练速度快、困难样本挖掘效果好、算力要求低的优点。