利用人的生理或行为特征进行身份识别的技术就是现在非常流行的生物特征识别技术。步态识别在生物特征识别中是一个新兴的领域，它利用人走路时腰部产生的加速度信号来进行身份的验证识别。步态识别的优势在于可以将人体的步态特征保存在电子设备中进行连续的身份识别验证同时不要求用户的时时配合提高了身份验证的满意度更加有效的保证信息安全。为了提高佩戴者的舒适度，也为了更好的降低系统的制作成本和数据的运算成本，本文选用三轴加速度传感器进行人体步态识别。为了达到利用三轴加速度传感器实现人体正常步态下身份识别的目的，本文利用了基于加速度传感器提取人体步态加速度特征点的方法来实现不同人体步态认证。首先利用MMA7455加速度传感器和STC89C52单片机搭建人体步态加速度采集的硬件模型。然后选取10名健康测试用户在200Hz的采样率下分别以他们的自选速度进行三个方向的加速度数据采集，通过串口调试助手ECOM将数据保存在上位机再对采集到的不同个体的加速度数据样本进行分析处理。数据分析时，先对测试用户的步速，步频及步幅之间的关系计算；然后加速度信号的周期性进行分析。数据处理阶段，首先利用FIR数字滤波器和db5小波3层分解对信号进行去噪对比；然后利用信号的局部的极大值和局部极小值进行周期分割再结合动态规整网络对样本维数进行规整；最后利用高斯一阶导函数通过小波变换提取出每个步态周期的特征点。识别阶段，首先根据特征点信息构建四级人体步态特征判别系统；再根据动态时间规整算法（DTW）求出样本特征信息的失真距离进行人体步态特征每一级的判别；最后判断出测试样本和选定的模版样本是否匹配。根据上述的方法本文基本实现了身份识别的目的。