Debido a la inestabilidad y la baja capacidad de identificación de un solo detector piroeléctrico infrarrojo (PIR) para la identificación de objetivos humanos, este documento propone un nuevo enfoque para fusionar la información recopilada de múltiples sensores PIR para la identificación humana. Primero, se adoptan la Transformada Rápida de Fourier (FFT), la Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT), la Transformada de Onda (WT) y la Transformada de Paquete de Onda (WPT) para extraer características del cuerpo humano, que pueden lograrse con un solo sensor PIR. Luego, aplicamos Análisis de Componentes Principales (PCA) y Máquina de Vectores de Soporte (SVM) para reducir las dimensiones características y clasificar los objetivos humanos, respectivamente. Finalmente, se utiliza la Evaluación Integral Difusa (FCE) para fusionar los resultados de reconocimiento de múltiples sensores PIR para finalizar la identificación humana. Las características piroeléctricas en escenarios con diferentes personas y/o diferentes caminos son analizadas por varios experimentos, y los resultados de reconocimiento con/sin procedimiento de fusión también se muestran y comparan. Los resultados experimentales demuestran que nuestro esquema ha mejorado la eficiencia para la identificación humana.