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在图像识别问题的研究中,步态识别是生物识别领域较活跃的研究课题,在视频监控等方面有广阔的应用前景。为提高轮廓识别精度和准确性,提出一种提取步态序列图像关键帧的特征并进行身份识别的方法,用来提高图像的精确性。首先把序列图像的人体部分模板化,然后利用q-递归算法计算关键帧的Zernike矩值、对序列图像进行矩特征描述,利用PCA变换进行特征数据的降维,利用支持向量机(SVM)等方法对数据进行分类。对不同的Zernike矩阶数、不同的训练方法、识别方法进行实验,并对识别结果进行分析比较。仿真实验结果证明了