假冒者可以采用制作假肢或者仿造的指纹来突破传统的指纹识别系统,与之相比,脚纹由于鞋子的保护,是难以轻易获得的特征,因此,其可靠性与稳定性更好,以其作为识别对象的身份识别系统可以更好满足日益增长的国家安全以及犯罪控制等身份识别需求　　本文提出了一种基于静态脚印特征的个人身份生物识别方法。其中,静态脚印特征包括:脚印、纹理、脚的形状、轮廓。且本文采集了一些志愿者的脚部信息获得了实验所需的数据库。　　首先,本文对扫描所得的图像进行预处理,将原始图像从 RGB彩色图像转换成灰度图,并进行二值化;然后采用梯度矢量流(GVF)的Snake模型提取图像的形状特征;而纹理特征则是依据纹理细节的位及其角度通过交叉数(CN)算法进行提取。　　然后,分别对上述两个特征进行匹配。首先,将GVF的Snake模型提取的脚形状,通过链码算法获取一系列码,将该系列码采用动态时间规整(DTW)进行形状匹配,通过非线性的方式和DTW距离的测量将两个序列进行最佳匹配。　　纹理或细节的匹配是由基于微型评分匹配(MSM)算法完成的。在匹配过程中输入的每个细节点匹配相应的模板细节点。在每次匹配过程中,模板和输入细节均被用作各自对应数据集的参考点。　　将提取出来的两个特征值进行归一化处理,具体是将根据最大-最小规范化原理将其转化到一个公共域。随后按匹配度权重的规则,将两个特征值合并为一个单一的判定标准,以达到将最佳匹配结果。实验结果表明,在不存在假冒干扰情况时,本文算法可达到98.97％的准确度而在存在假冒的情况时,可以达到25%的准确率。实验结果表明,裸脚的脚纹是一种可靠的生物特征。