步态识别（步态识别融合了哪几门技术）

今天给各位分享步态识别的知识，其中也会对步态识别融合了哪几门技术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

步态识别的软件算法

根据医学和心理学等学科的研究表明：人可以感知步态，并可以通过步态进行人的身份认证。尤其自“911事件”以来，使得远距离的身份识别研究备受关注。而与其他生物特征识别相比，步态识别的突出特点主要是能远距离识别。因此，步态识别的研究，己越来越引起国内外学者的关注。目前，己研究出的步态识别的软件算法有如下几种：

对于每个步态序列而言，一种改进的背景减除技术被使用来提取人的空间轮廓。这些轮廓的边缘，被逆时针方向展开为一系列相对于质心的距离模板。这些模板特征通过使用主元统计分析方法来训练，从而得出步态形状的变化模式在特征空间中的轨迹表达。识别时，采用了时空相关匹配方法和基于归一化欧氏距离的最近邻规则，并引入了相应于个人的体形等生理特征的融合，以用于必要的步态分类校验。

该算法来源于“从行走运动的时空模式中可学习人体的外观模型”的观点。对于每个序列而言，背景减除过程用来提取行人的运动轮廓，这些轮廓随时间的姿态变化在二维空间中被对应描述为一个序列的复数配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形状分析方法，从该序列配置中获取主轮廓模型作为人体的静态外观特征。实验结果表明，该算法获得了令人鼓舞的识别性能。

该算法来源于“人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化”的直观想法。对于每个序列而言，背景减除与轮廓相关方法用于检测和跟踪行人的运动轮廓，这些时变的二维轮廓形状被转换为对应的一维距离信号，同时通过特征空间变换来提取低维步态特征。基于时空相关或归一化欧氏距离度量，以及标准的模式分类技术用于最终的识别。实验结果表明，该算法不仅获得了令人满意的识别性能，而且拥有相对较低的计算代价。

该算法来源于“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”的思想。首先，结合人体模型、运动模型和运动约束等先验知识，利用Condensation算法进行行人的跟踪。然后，从跟踪结果中获取人体主要关节的角度变化轨迹。这些轨迹经过结构和时间归一化后，作为动态特征而用于身份识别。

这是一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法，该算法仅从腿部的运动进行身份识别。对于每个序列，用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象。在经过后处理的二值图像序列中，利用边界跟踪算法获取对象边界，在对象边界图像上，局部应用Hough变换检测大腿和小腿的直线，从而得到大腿和小腿的倾斜角。用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列，拟合成5阶多项式，把Fourier级数展开后得到的相位与振幅的乘积，定义为低维步态特征向量。在小样本的数据库上用Fisher线性分类器验证所研究算法的性能，正确分类率为79.17%，在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率。

基于广义多尺度分析理论，针对不同的应用图像或信号库，得到更优小波分解, 并在人体步态识别中与二维小波矩结合进行应用。在三维物体的表示方面, 作为三维物体的一种无冗余的描述和识别方法，提出了三维小波矩理论。与现存的方法相比，它不但具有平移、缩放和旋转不变性，在径向上还增加了多尺度分析的特性。可以根据不同的需要，提供多层次的特征描述子，同时引进球面调和函数加速算法和小波的Mallat算法后，使小波矩的计算得到了双重加速。有人计划搭建实用的三维物体检索平台，将进一步完善该算法。

此外，有人在基于人体生物特征不仅包含静态外观信息，也包含行走运动的动态信息的思想，提出了一种判决级上融合人体静态和动态特征的身份识别方法。利用此方法在不同融合规则下的实验结果表明，融合后的识别性能均优于使用任何单一模态下的识别性能。

步态识别的简介

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。

步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的“风格”上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。

人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。

步态识别备受瞩目 安防企业云起龙骧

【 安防展览网 企业关注 】生物识别指通过可测量、可验证的身体特征或行为特征，来进行身份认证的一种技术，其中身体特征包括指纹、手掌几何、视网膜、虹膜、人脸、静脉、气味、耳垂、基因等，行为特征则有签名、声音、步态、坐姿等。

大名鼎鼎的步态识别是一种较新的生物认证技术，是通过检测人的体态特征和走路姿势，来识别目标身份。即便一个人在几十米外带面具，背对普通监控摄像头随意走动，步态识别算法也可对其进行身份判断，目前，已有警方采用步态识别系统破获命案的范例。若步态识别能广泛应用，对警方获取证据及举证会有很大的帮助，同时也能令有意不法分子失去心理保护、无所遁形。那么，如今步态识别领域有哪些翘楚？

航天科工：提升步态识别效率 服务智慧城市建设

2019年5月初，航天科工智慧产业发展有限公司发布其自主研发的行人检索系统，通过监控摄像机拍摄到行人的体貌体态等特征，不“看脸”就能“识人”，并能实现跨摄像机、跨场景的快速搜索。据悉，该系统作为目前国内极少数商业化应用的基于步态识别的身份鉴别系统，采用二维步态识别算法，在满足识别性能需要的同时，拥有相对较低的计算代价，还支持多台服务器通过并联方式形成集群系统来提升录像、视频处理速度，服务器越多，检索效率越高。目前，该系统已成功应用于智慧园区领域，不仅可以搜索出正面、侧面、背面等多角度的结果，还能对目标进行路径研判，画出目标正确的移动轨迹。

中科院：孵化银河水滴 助推步态识别进入商用发展的快速通道

央视大型 科技 挑战节目《机智过人》中，由中科院自动化所研发出的步态识别系统，在挑战中大杀四方。此外，凭借“远距离步态识别系统研究与应用”项目，中国科学院自动化研究所及其所孵化的人工智能企业银河水滴 科技 (北京)有限公司，获得2018年度北京市科学技术奖二等奖。2019年4月18日—20日，在第七届中国（上海）国际技术进出 *** 易会上，银河水滴步态识别技术及自主研发的步态检索一体机“水滴神鉴”等产品引起广泛关注。同年7月2日，银河水滴在北京发布步态识别互联系统“水滴慧眼”。据悉，该系统依托于步态识别技术、集步态建库、步态检索、大范围追踪等功能于一体，可实现海量摄像机下步态识别的实时智能互联。

盈力 科技 ：步态识别成为安防+AI落地应用新热点

武汉盈力 科技 作为步态识别技术应用的先行者，企业的核心技术首先投入到安防应用领域。2016年8月，盈力 科技 率先推出视频搜索引擎，这是一个以3DFORCE步态识别技术为基础的海量视频人物搜索系统，通过公安部一所测试认证，正式推向市场。2018年，搭载该技术的产品在多个领域走向落地，成为继人脸识别之后又一个新的技术风口。2019年6月27日，湖北省公安厅 科技 信息处在襄阳主持召开“人体运动特征识别系统”应用成果评估会。会上，盈力 科技 步态识别技术通过湖北省公安厅应用成果评估。

目前，盈力 科技 已和全国多个省市的各级公安展开合作，通过企业的步态识别技术，累计协助处理案事件数百起，得到了市场的充分认可。

从“人脸 人形识别”到“步态识别” 千视通再造巅峰

人类生活场景的多样化需求不断对AI技术发出挑战，作为视频结构化大数据技术提供商的千视通也持续优化算法。为进一步提高识别精确度，千视通技术团队研究半年之久，让人工智能视觉技术从人脸识别到人形追踪，升级到如今的步态信息识别。千视通算法专家肖长清还指出，每个人的步态信息是具有唯一性的，目前千视通的这项技术位居全球前沿，追踪的准确性提升至近100%，这是一个质的推进，当只有人脸识别的时候，必须要有人脸照片，而有了人形和步态信息识别，就能360°无死角追踪，正脸、侧脸、半边脸、背影、步态等都可以进行识别追踪。

腾讯优图实验室： 探索 生物识别新模式

腾讯优图首席方案架构师、安防业务线负责人李牧青指出，无论静态检索、动态布控、Re-ID还是聚类归档技术，在这两年都有了突飞猛进式的发展，“打造方案定义式算法”则是腾讯优图的 *** 。2019年6月，腾讯优图刷新了步态识别领域两大核心数据集CASIA-B数据集和OU-ISIR MVLP数据集的成绩，部分情景识别准确度提升11.3%。据了解，CASIA-B全称是CASIA Gait Dataset B，2005年1月由中科院采集并发布，是学术界和工业界经典、权威的评测步态识别效果的数据集之一。OU-ISIR MVLP数据集则是大阪大学科学与工业研究所发布的多视角大规模步态识别数据集，也是目前步态识别领域最大的公开数据集之一。

结语： 需要注意的是，步态识别也并非无懈可击，国际模式识别学会“国际生物特征识别青年学者奖”获得者雷震就曾表示，简单场景之下，或者人群不密集的情况下，步态识别确实对警方辨别违法分子大有裨益。但在人流量大，人体重叠比较严重或相互遮挡的情况下，步态识别技术可能要遭受比较大的技术挑战。因此，在技术尚有不足、市场仍需培养的情况下，升级技术、练好内功是生物 科技 企业的上上策。

步态识别有哪些常见的问题？

由于步态识别与面像识别一样，都是一种不需要人的行为配合的非接触的生物特征识别技术，因此均可用于智能视频监控系统。现将两者的比较，归纳如表1所示。

步态识别与面像识别的相同点表现在，检测方法、人的行为配合、软件难易程度、联网、复制可能性以及在智能化视频监控系统中的应用方面都是相同的；其不同点在采集装置成本、采集速度、采集距离、伪装、可靠性、使用等方面。

面像识别优于步态识别的有二：一是采集速度快于步态识别，因为摄像头只要一抓住面像即可，而步态识别则要采集到步态图像的序列才行；二是面像识别技术比较成熟，而步态识别刚起步，其可靠性不如面面像识别，试验的识别率只有80%。

步态识别优于面像识别的有四：一是采集的摄像机用一般的即可，所以采集装置的成本比面像识别的低；二是采集的距离要比面像识别的远，只要能看清走路的姿态就行，甚至可以背离摄像机，这是面像识别所不行的；三是面像可伪装，而步态却不易，因为当你看到摄像头想伪装时，你的步态却早己被采集了；四是步态识别使用最方便，它不像面像识别那样要较好的光照条件来看清面像。

步态识别的工作原理

步态识别是一个相当新的发展方向，它旨在从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征，以实现自动的身份识别。安全视频智能监控场合中自动步态识别系统的基本工作原理框图的一般框架如图1所示，它是融合计算机视觉、模式识别与视频/图像序列处理的一门技术。

首先由监控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，经过预处理分析提取该人的步态特征。即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，使其成为与己存贮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，有匹配的即进行预/报警。无匹配的，监控摄像机则继续进行步态的采集。

因此，一个智能视频监控的自动步态识别系统，实际上主要由监控摄像机、一台计算机与一套好的步态视频序列的处理与识别的软件所组成。其中，最关键的是步态识别的软件算法。所以，对智能视频监控系统的自动步态识别的研究，也主要是对步态识别的软件算法的研究。

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