步态识别

步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征。即便某人在几十米外戴着面具、背对着普通摄像头，步态识别算法也有可能对其进行身份判断，可适用于各种分辨率、光照、角度。

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远距离，非受控

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步态识别，顾名思义，就是通过走路时的姿态来进行身份识别。“姿态”这个词听起来可能很简单，但具体到一种生物特征层面，则是人人不同，是一种相当复杂的行为特征。

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总的来看，步态识别可以分为以下几个步骤：采集步态、分析图片、特征提取、数据比对。先由不同角度的摄像机采集人的步态，通过检测与跟踪获得步态的视频序列，之后经过预处理分析提取该人的步态特征。这其中包括对图像序列中的步态运动进行运动检测、运动分割、特征提取等步态识别前期的关键处理。其次，再经过进一步处理，使其成为与已存储在数据库的步态的同样的模式；最后，将新采集的步态特征与步态数据库的步态特征进行比对识别。

“步态识别包括走路的姿势，也包括人体的体形，我们是根据这两个部分共同决定一个人的步态特征。与其他识别技术相比，步态识别有独特的优点——“远距离、非受控”。首先步态识别范围比虹膜识别及人脸识别都要广泛，从数字上来看，虹膜识别一般需要目标在30厘米以内、人脸识别需要目标在5米以内，而步态识别的目标只要在50米以内。其次，步态识别非受控，不需要识别目标的配合，这与指纹、人脸及虹膜截然不同。即使有意躲藏和伪装，也很难做到。体型、肌肉、走路姿态等许多因素共同决定了步态具有更好的识别度。

你的步伐，与众不同

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进行步态识别，理论假设前提是：如同每个人拥有一副独特的面孔，每个人也拥有一种与众不同的步态。这种观点也得到了医学研究的认同，即“每个人的步态都是唯一的”。从解剖学的角度分析，步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性，不一样的腿骨长度、不一样的肌肉强度、不一样的重心高度、不一样的运动神经灵敏度，共同决定了步态的唯一性。

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说到“整齐划一”的步伐，很多人马上想到的就是受过严格专业训练的军人，高度、角度，甚至身高都非常相似，这能分辨吗？

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一个人的步态会因为疾病、衰老、受伤、体重增减、着装舒适程度等因素而改变。当发生某些极端情况时，无法通过系统识别步态，是非常有可能的。

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要解决这样千变万化、各种各样的问题，就得依赖于一个庞大的数据库，各种形态下面的数据都采集到了，并且用一个复杂的人工智能模型去模拟各种情况。相对于指纹识别、虹膜识别，步态识别在精度上肯定是有差距的，但步态识别的优势在于不需要被识别者主动参与，做到远距离非受控识别。

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步态识别目前还有很多环节可以提升。比如数量上的差别，现在识别几十人没什么问题，但上千人或上万人的识别还有待突破；而在速度上，能否更迅速地识别，精度上是否能进一步改善；还有适用的设备，比如手机等产品上的应用，都是步态识别研究和突破的方向。

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作为远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征，步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征。即便某人在几十米外戴着面具、背对着普通摄像头，步态识别算法也有可能对其进行身份判断，可适用于各种分辨率、光照、角度。

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然而，步态识别作为最难稳定提取特征的识别技术，它的技术门槛极高，世界范围内至今还没有步态识别商用系统。通过最新的技术研发使得跨视角步态识别精度从65%（之前国际最高水平）提高到94%，第一次使步态识别接近了商用水平。

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现在我们已建立了世界上最大的野外步态数据库，以期对步态辨认的作用有质的提高。从具体的使用场景来看，步态识别能够用于安防反恐，能够应对机场、车站、海关出入口的嫌疑人员筛查与反常做法检查，也能够为公安部门获取远距离、非受控环境下监控视频的有用身份信息。

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随着人工智能与深度学习的发展，未来智能识别将成为智能摄像机的标配，许多研发机构都已经开始着手步态识别，并通过3D深度传感器来提升步态识别的准确率。不同识别方法进行组合之后，可以扬长避短，达到更好的识别效果。

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广义的步态识别可能是一种终极形态的生物特征识别模式。其实真正的广义步态识别，包括人脸识别以及其他一些识别方法在这里面的，用整个人身体的信息去做识别。步态识别成熟之后，可以追捕犯罪分子、提高效率，或者总结运动员姿态规律、进行建议，应用范围其实很广。（本消息由恒泰环保集团网络信息中心收集采编）

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