步態識別可靠嗎?淺析步態識別技術發展現狀與前景
2018/11/7 20:53:53??????點擊：
步態識別與人臉識別、虹膜識別技術對比：
步態識別包括走路的姿勢，也包括人體的體形，我們是根據這兩個部分共同決定一個人的步態特征。學術界把它稱作步態識別，其實有一定的歧義，它也包括你的體形特征。與其他識別技術相比，步態識別有獨特的優點——“遠距離、非受控”。首先步態識別范圍比虹膜識別及人臉識別都要廣泛，從數字上來看，虹膜識別一般需要目標在30厘米以內、人臉識別需要目標在5米以內，而步態識別的目標只要在50米以內。其次，步態識別非受控，不需要識別目標的配合，這與指紋、人臉及虹膜截然不同。即使有意躲藏和偽裝，也很難做到。體型、肌肉、走路姿態等許多因素共同決定了步態具有更好的識別度。
步態識別可靠嗎？安全性如何？怎么確保唯一性？
進行步態識別，理論假設前提是：如同每個人擁有一副獨特的面孔，每個人也擁有一種與眾不同的步態。這種觀點也得到了醫學研究的認同，即“每個人的步態都是唯一的”。從解剖學的角度分析，步態唯一性的物理基礎是每個人生理結構的差異性，不一樣的腿骨長度、不一樣的肌肉強度、不一樣的重心高度、不一樣的運動神經靈敏度，共同決定了步態的唯一性。
iPhoneX采用人臉識別，與此相關的段子也應運而生，比如整容、化妝怎么辦，又比如“那豈不是范冰冰可以解鎖我的手機”……對于任何一種識別方法，人們天然的好奇心就在于極端情況下是否可以識別成功，步態識別同樣如此。
說到“整齊劃一”的步伐，很多人馬上想到的就是受過嚴格專業訓練的軍人，高度、角度，甚至身高都非常相似，這能分辨嗎？
步態識別可靠嗎？淺析步態識別技術發展現狀與前景
假如我某天扭傷了腳踝，或者穿了一雙不合腳的鞋子，走路的樣子發生了變化，那還能將我識別出來嗎？
一個人的步態會因為疾病、衰老、受傷、體重增減、著裝舒適程度等因素而改變。當發生某些極端情況時，無法通過系統識別步態，是非常有可能的。
要解決這樣千變萬化、各種各樣的問題，就得依賴于一個龐大的數據庫，各種形態下面的數據都采集到了，并且用一個復雜的人工智能模型去模擬各種情況。相對于指紋識別、虹膜識別，步態識別在精度上肯定是有差距的，但步態識別的優勢在于不需要被識別者主動參與，做到遠距離非受控識別。
黃永禎表示，步態識別目前還有很多環節可以提升。“比如數量上的差別，現在識別幾十人沒什么問題，但上千人或上萬人的識別還有待突破；而在速度上，能否更迅速地識別，精度上是否能進一步改善；還有適用的設備，比如手機等產品上的應用，都是步態識別研究和突破的方向。”
步態識別包括走路的姿勢，也包括人體的體形，我們是根據這兩個部分共同決定一個人的步態特征。學術界把它稱作步態識別，其實有一定的歧義，它也包括你的體形特征。與其他識別技術相比，步態識別有獨特的優點——“遠距離、非受控”。首先步態識別范圍比虹膜識別及人臉識別都要廣泛，從數字上來看，虹膜識別一般需要目標在30厘米以內、人臉識別需要目標在5米以內，而步態識別的目標只要在50米以內。其次，步態識別非受控，不需要識別目標的配合，這與指紋、人臉及虹膜截然不同。即使有意躲藏和偽裝，也很難做到。體型、肌肉、走路姿態等許多因素共同決定了步態具有更好的識別度。
步態識別可靠嗎？安全性如何？怎么確保唯一性？
進行步態識別，理論假設前提是：如同每個人擁有一副獨特的面孔，每個人也擁有一種與眾不同的步態。這種觀點也得到了醫學研究的認同，即“每個人的步態都是唯一的”。從解剖學的角度分析，步態唯一性的物理基礎是每個人生理結構的差異性，不一樣的腿骨長度、不一樣的肌肉強度、不一樣的重心高度、不一樣的運動神經靈敏度，共同決定了步態的唯一性。
iPhoneX采用人臉識別，與此相關的段子也應運而生，比如整容、化妝怎么辦，又比如“那豈不是范冰冰可以解鎖我的手機”……對于任何一種識別方法，人們天然的好奇心就在于極端情況下是否可以識別成功，步態識別同樣如此。
說到“整齊劃一”的步伐，很多人馬上想到的就是受過嚴格專業訓練的軍人，高度、角度，甚至身高都非常相似，這能分辨嗎？
步態識別可靠嗎？淺析步態識別技術發展現狀與前景
假如我某天扭傷了腳踝，或者穿了一雙不合腳的鞋子，走路的樣子發生了變化，那還能將我識別出來嗎？
一個人的步態會因為疾病、衰老、受傷、體重增減、著裝舒適程度等因素而改變。當發生某些極端情況時，無法通過系統識別步態，是非常有可能的。
要解決這樣千變萬化、各種各樣的問題，就得依賴于一個龐大的數據庫，各種形態下面的數據都采集到了，并且用一個復雜的人工智能模型去模擬各種情況。相對于指紋識別、虹膜識別，步態識別在精度上肯定是有差距的，但步態識別的優勢在于不需要被識別者主動參與，做到遠距離非受控識別。
黃永禎表示，步態識別目前還有很多環節可以提升。“比如數量上的差別，現在識別幾十人沒什么問題，但上千人或上萬人的識別還有待突破；而在速度上，能否更迅速地識別，精度上是否能進一步改善；還有適用的設備，比如手機等產品上的應用，都是步態識別研究和突破的方向。”
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