本发明公开了一种基于人的侧面步态视频的异常步态检测方法，通过常见的普通相机或手机采集侧面步态视频，从中提取人的步幅变化特征、身体前倾特征，并使用正常步态的特征信息训练单分类支持向量机模型，可快速有效检测对应步态为正常或异常。本发明无需专用检测设备，无需在特定的场所进行步态检测，灵活度高。本发明在通过步态视频提取步态特征时考虑身体前倾特点，并能有效避免异常步态检测模型的检测能力受异常训练数据影响，提高检测准确率。本发明仅需要采用正常步态信息的特征训练单分类支持向量机模型，训练样本少，能够快速准确地检测步态正常/异常，从而协助医生进行异常步态的诊断，提高医生的工作效率。