步态识别是近年来越来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术，它是通过人的走路方式来识别人的身份的方法。步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。
步态识别的工作原理是什么?
步态识别是一个相当新的发展方向，它旨在从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征，以实现自动的身份识别。安全视频智能监控场合中自动步态识别系统的基本工作原理框图的一般框架，它是融合计算机视觉、模式识别与视频/图像序列处理的一门技术。
首先由监控摄像机采集人的步态，通过检测与跟踪获得步态的视频序列，经过预处理分析提取该人的步态特征。即对图像序列中的步态运动进行运动检测、运动分割、特征提取等步态识别前期的关键处理。其次，再经过进一步处理，使其成为与己存贮在数据库的步态的同样的模式;最后，将新采集的步态特征与步态数据库的步态特征进行比对识别，有匹配的即进行预/报警。无匹配的，监控摄像机则继续进行步态的采集。
因此，一个智能视频监控的自动步态识别系统，实际上主要由监控摄像机、一台计算机与一套好的步态视频序列的处理与识别的软件所组成。其中，最关键的是步态识别的软件算法。所以，对智能视频监控系统的自动步态识别的研究，也主要是对步态识别的软件算法的研究。
