从三维场景中通过步态准确地识别目标的身份，是计算机视觉中意义深远的研究课题，受到国际上广泛关注。国内外在步态识别方法研究上多限于侧面视角。本项目旨在对多视角情况下的步态识别做基础性的理论和算法研究。建立三维人体骨架模型和运动模型，研究三维骨架模型在不同视角下到二维图像的映射关系，以便从单目摄像机拍摄的图像中估计三维模型的姿态，寻求一套在多种视角下都能达到较高识别率的步态识别算法，分析问题的可解性，并对可能引入误差的情况做具体分析讨论。为提高鲁棒性和抗噪能力，选择基于概率理论的联合规则和模糊集合理论的算法对各种特征进行融合。基于三维模型的多视角步态识别算法将传统的侧面步态识别扩展到三维真实场景，在机场、银行、车站等公共安全场所和国防建设等方面具有重要的应用前景。该项目是十分具有挑战性的前沿课题，有望做出有创新意义的成果，具有重要的理论意义和潜在的经济价值。