随着计算机视觉技术的发展,步态识别技术逐渐成为身份识别领域的一大研究热点。步态识别是根据人们走路的风格来识别个体身份的一种生物识别技术。与其它生物识别技术相比,它具有非接触、远距离、难以伪装、受外部环境影响小等优势,使它成为一种不可代替的生物识别技术。因此,本文深入研究步态识别技术。首先,研究步态图像的预处理技术。从视频中提取步态图像时,由于视频的背景比较简单,故采用背景减除法提取运动目标,进而将目标图像二值化。针对有噪声的图像,采用形态学的相关操作进行处理。由于目标图像的尺寸不统一,将图像归一化,得到归一化步态轮廓图。其次,针对单一轮廓特征识别率低的问题,提出基于轮廓特征的步态识别方法。该方法将步态区域面积、关键距离和质心到下半部分最外轮廓距离特征进行融合,识别效果显著。最后,为了提高步态识别率,体现步态的动态变化过程,提出基于序列轮廓变化特征的步态识别方法。提取序列步态关键距离、序列步态变化量和序列最大宽度特征。分析单一及融合序列轮廓变化特征的识别率,并与单一轮廓特征的识别率进行比较。最终将步态区域面积和序列步态关键距离特征进行融合,即基于序列轮廓变化特征的步态识别方法。该方法在穿大衣和携带背包行走状态下,取得不错的识别效果。