视频图像侦查技术近年来发展迅速,已成为新时期侦查破案的重要技术手段之一。如今,很多重、特大案件、群体性事件、抢劫、盗窃等案件中,都把视频侦查手段作为重要的选择。目前,视频图像技术往往通过人的面部特征鉴定进行个体识别,但在距离较远或清晰度欠佳的情况下,其识别率也相对较低。特别是对于视频中运动个体的人体识别,往往依靠视频侦查人员的工作经验来进行人眼识别,在客观、系统的判定标准和可用来研究并进行学习交流的理论基础层面还有存在很多不足。研究中发现在视频图像中运动人体的某一特定瞬间,通过选取和测量人体的头部、躯干及四肢等关节的活动角度等,利用法医人类学原理和统计学方法进行计量,存在个体间差异,进一步根据不同人群,从不同方位选取不同部位的角度,系统分析所选取角度的个体差异度,筛选能够满足个体识别要求的特征,从而最小限度的避免分辨率、图像清晰度等外部条件限制,为视频侦查中的个体识别提供鉴定方法和理论基础。本研究共选取了21项人体关节活动指标,采集了120人的行走图像,用Photoshop CS5图像处理软件,逐一进行测量统计,用SPSS 19.0数据统计软件,分析统计各项指标的识别率,最终达到识别个体的目的。经过研究发现,利用头部倾斜角、左腿前摆角、左大腿后摆角、左小腿后摆角、左脚掌后摆角、右腿前摆角、右大腿后摆角、右小腿后摆角、右脚掌后摆角等9项指标进行统计,累计计算出的识别能力可以达到98.91%。此方法在公安基层工作中,方法简单、成本较低,有一定的应用价值。