El reconocimiento de la marcha es una tecnología biométrica conductual que tiene como objetivo identificar a individuos a través de su forma de caminar. En comparación con las soluciones de visión y portátiles, el reconocimiento de la marcha basado en radar de ondas milimétricas ha llamado la atención porque la detección por radar preserva la privacidad y es sin contacto. Sin embargo, es desafiante capturar la dinámica del movimiento de las personas al caminar a partir de las señales de radar de ondas milimétricas, lo cual es crucial para un reconocimiento de la marcha robusto. En este estudio, se propone una nueva red de reconocimiento de la marcha espacio-temporal basada en radar de ondas milimétricas para abordar este problema. Primero, se introdujo un video de nube de puntos de radar en cuatro dimensiones (RPCV) para caracterizar los patrones de marcha humana. Luego, se utilizó un bloque PointNet para extraer características espaciales de las nubes de puntos de radar en cada fotograma. Finalmente, se aplicó una capa Transformer para el modelado espacio-temporal de los RPCV en 4D, capturando información sobre el movimiento al caminar, seguido de capas completamente conectadas para producir los resultados de identificación. Los resultados experimentales demostraron la superioridad de la red propuesta sobre las redes convencionales, logrando el mejor rendimiento en la identificación de humanos en un conjunto de datos de 15 voluntarios.