A análise da marcha humana é uma das características biométricas comportamentais que atualmente está sendo percebida como uma solução atrativa para reconhecer pessoas, devido a que permite a sua identificação a distância, sem necessidade de uma câmera com alta resolução ou de um processo invasivo, pois diferentemente de técnicas como a impressão digital, o reconhecimento facial ou da íris, não é necessária a interação explícita entre o usuário e o sensor. a marcha é uma sequência de movimentos repetitivos dos ossos e músculos do corpo que permitem o seu deslocamento. estes movimentos padrões são universais, mas únicos em cada pessoa, portanto, é possível identificar alguém pela sua forma de se deslocar. no presente trabalho desenvolveu-se um protótipo de sistema biométrico por análise da marcha, o qual usa o sensor kinect da microsoft para a extração das coordenadas 3d de 20 juntas do corpo durante a caminhada, as quais são pré-processadas para o posterior cálculo dos parâmetros da marcha, como: características antropométricas, de distância relativa entre outras. usando a medida da distância entre os tornozelos no andar, se identificou automaticamente o tempo de início e de finalização do ciclo da marcha, obtendo-se os dados relevantes para efetuar a etapa de classificação das pessoas. implementou-se um conjunto de algoritmos de classificação, usando uma abordagem clássica e uma abordagem baseada em séries temporais para o processo de reconhecimento de pessoas. finalmente, os resultados evidenciam que a abordagem baseada em séries temporais apresenta um melhor desempenho.