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提出一种身份识别模型WMFVR(加权多特征视频识别)。模型分三层:先验层,建立识别群体视频样本库,通过数据发掘可识别(区分)的视频特征点,如身高、肩宽、人脸等,每个特征点聚类建立特征分布,如按身高聚为高、中、低三类;识别层,在相对静止背景下获取连续图像,检测跟踪运动目标,重建人体三维运动,按时间序列识别各个特征点,结合先验知识库,加权决策识别结果;后验层,根据识别结果,更新视频特征分布,刷新先验知识库。与传统视频身份识别相比,WMFVR充分利用连续动态图像下的视频特征,并引入后验机制,提高了视频识别