二十一世纪随着计算机技术的飞速发展,信息化的时代带给我们便利的同时,也存在很大的安全漏洞。鉴于传统的身份识别技术已经不能满足人们对安全性能的需求,生物识别技术得到蓬勃发展。本文主要介绍生物识别技术中的步态识别。足底压力图像的采集设备采集到的是一个三维的步态压力图像时间序列信息,本文的研究方法是首先把三维的信息通过特征提取和表示转化为二维的特征信息。接着把被测者的二维的特征在训练集上进行线性稀疏表示。每一个类别通过自己的稀疏系数恢复本类别表示的被测者二维信息。被测者实际的二维特征和恢复的二维特征差值最小的类,我们认为就是被测者所属的类别。当然,被测者样本稀疏表示的系数首先要满足稀疏集中度的要求。本文提出了一种新的足底压力图像特征,平均足底压力图像特征。该特征和现有的特征是一种互补的关系。这种新的特征和最大足底压力图像特征融合作为特征输入分类器取得了很好的识别效果。本文也是首次尝试将稀疏表示用足底压力图像的步态识别上,实验证明稀疏表示识别方法很适合基于足底压力图像的步态识别。