Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un sistema de reconocimiento de marcha basado en visión para la identificación de personas. La marcha es un rasgo biométrico suave reconocible en videos de vigilancia de baja resolución, donde la cara y otros biometrías duras ni siquiera son extraíbles. La marcha es un patrón cíclico de locomoción corporal humana que consta de dos fases secuenciales: oscilación y apoyo. Las características de la marcha del ciclo completo de marcha, denominadas firma de marcha, se pueden utilizar para la identificación de personas. El trabajo propuesto utiliza la dinámica de la marcha para la extracción de características de la marcha. Para este propósito, se utilizan características espectrales de potencia espacio-temporales de la marcha para capturar la dinámica de la marcha a través de la estimación de movimiento subpíxel, y están menos afectadas por la apariencia del sujeto. Las características espectrales de potencia espacio-temporales de la marcha se utilizan para un clasificador de máquina de vectores de soporte cuadrático para el reconocimiento de la marcha con el objetivo de la identificación de personas. El espectro de potencia espacio-temporal conserva las características de la marcha espacio-temporales y es adaptable para un reconocimiento de la marcha basado en un clasificador de máquina de vectores de soporte cuadrático en diferentes vistas y apariencias. Hemos evaluado las características de la marcha y el reconocimiento de la marcha basado en un clasificador de máquina de vectores de soporte en un conjunto de datos de marcha recopilado localmente que captura el efecto de la variación de vista en videos de alta profundidad de escena. La técnica de reconocimiento de la marcha propuesta logra una precisión significativa en todas las apariencias y vistas.