1、ＣＭＵ Ｍｏｂｏ數據庫。
卡耐基梅隆大學（ＣＭＵ）為Ｈｕｍａｎ ＩＤ項目建立的步態數據庫包含了２５個人在跑步機上以４種不同方式行走的視頻序列。行走的方式包括慢速行走、快速行走、斜面行走和抱球行走。同時采用６台攝像機對行人進行不同角度的拍攝，每個序列１１秒長，幀頻約３０幀／秒。
Ｋａｌｅ Ａ，Ｓｕｎｄａｒｅｓａｎ Ａ，Ｒａｊａｇｏｐａｌａｎ Ａ Ｎ，ｅｔ ａｌ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎｓ ｕｓｉｎｇ ｇａｉｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００４，１３：１１６３－１１７３
2、ＵＳＦ數據庫
該數據庫來自於南弗羅里達大學（ＵＳＦ），包括１２２個人的１８７０個序列。每個人在攝像機前繞橢圓路線行走，有５種變化情況：Ａ／Ｂ類型鞋、帶／不帶箱子、草地／水泥地、左／右拍攝視角以及兩個不同的時間段。
Ｓａｒｋａｒ Ｓ，Ｐｈｉｌｌｉｐｓ Ｐ Ｊ，Ｌｉｕ Ｚ，ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｈｕｍａｎＩＤ ｇａｉｔ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｐｒｏｂｌｅｍ：ｄａｔａ ｓｅｔｓ，ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２００５，２７：１６２－１７７
3、ＣＡＳＩＡ數據庫 http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20CH.asp
目前中科院自動化所（ＣＡＳＩＡ）步態數據庫有３個數據集：Ｄａｔａｓｅｔ Ａ（小規模庫）、Ｄａｔａｓｅｔ Ｂ（多視角庫）和Ｄａｔａｓｅｔ Ｃ（紅外庫）。Ｄａｔａｓｅｔ Ａ包含２０個人的數據，每個人有１２個圖像序列、３個行走方向（與圖像平面分別成０度，４５度，９０度），每個方向有４個圖像序列。每個序列的長度隨人行走的速度變化而有所不同，每個序列的幀數介於３７到１２７之間。
Ｄａｔａｓｅｔ Ｂ是一個大規模的、多視角的步態庫，共有１２４個人，每個人有１１個視角（０度，１８度，３６度，…，１８０度），在３種行走條件下（普通條件，穿大衣，攜帶包裹條件）采集。
Ｄａｔａｓｅｔ Ｃ是一個用紅外（熱感）攝像機在夜間拍攝的大規模數據庫，包含１５３人，每個人在４種條件下行走：正常行走，快走，慢走，帶包走。
