【安防展覽網 媒體導讀】作為生物識別技術領域的后起之秀，步態識別正以其支持遠距離識別、無需硬性配合、環境適應性強等特點開始進入到安防、交通、工業等行業領域展開相關應用，為行業帶來創新性的AI技術應用。
當下，隨著AI算法精度的持續提升以及應用場景的大量爆發，作為應用場景為廣泛的生物識別代表性技術——人臉識別的落地應用已呈“燎原之勢”。然而，人臉識別對外界環境的要求仍相對苛刻，尤其在大規模人流密集場所，光線、遮擋、安裝角度、配合程度等因素都會影響到人臉識別的度。
同樣作為人流密集場所下用于身份認證的生物識別技術，步態識別則以其識別距離遠、應用范圍廣、無需配合等應用優勢，可以很好的彌補人臉識別所存在的應用缺陷，由此也逐漸受到越來越多的關注。
步態識別，作為一種非受控性特征識別方式，是一種新興的生物特征識別技術。步態之所以能夠成為生物特征識別技術之一，同樣源自每個人步態的性，從解剖學的角度分析，步態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，共同決定了步態的性。
步態識別旨在通過人們走路的姿態進行身份識別。相比于指紋、人臉、掌紋、靜脈等靜態生物特征而言，步態屬于動態特征，因此在識別流程上更為復雜。
步態識別技術可以分為以下幾個步驟：采集步態、分析圖片、特征提取、數據比對。
先由不同角度的攝像機采集人的步態，通過檢測與跟蹤獲得步態的視頻序列，之后經過預處理分析提取該人的步態特征。這其中包括對圖像序列中的步態運動進行運動檢測、運動分割、特征提取等步態識別前期的關鍵處理；其次，再經過進一步處理，使其成為與已存儲在數據庫的步態的同樣的模式；后，將新采集的步態特征與步態數據庫的步態特征進行比對識別。
步態識別的應用優勢
在人臉識別、指紋識別、虹膜識別大面積落地應用的當下，為什么步態識別能夠脫穎而出占有一席之地呢？這還在于步態識別本身的獨特優勢。 技術優勢 指紋識別 虹膜識別 人臉識別 步態識別 識別距離 接觸式 30厘米 1～3米 50米(普通高清攝像機) 識別角度 正面 正面 基本正面 360度全視角 光照 不需要 紅外光照 光照良好 光照不敏感 可偽裝性 可復制與偽裝 可復制與偽裝 可遮蓋與偽裝 難以偽裝 配合度 需配合 需配合 需適度配合 無需配合
和其他主流的生物識別技術相比，步態識別在識別距離、識別角度、配合度、環境要求等方面都占有一定優勢。
指紋、虹膜、人臉生物特征識別在大部分情況下都需要人進行一定程度的配合，而且它們所需要的識別距離相對比較近。
據悉，目前市場上技術的虹膜識別公司推出的遠距離虹膜識別技術，遠可實現2-3米距離；人臉識別目前遠距離大概在20米左右，但這樣的距離水平仍然無法和步態識別作比較。
目前業內的步態識別技術，在普通環境下，遠識別距離可達50米，在4K高清攝像頭下的識別距離甚至可達100米，而且是360度全視角識別，不管人是從什么方向走過來，都可以識別。
與此同時，幾乎所有的識別方式都會受到遮擋的干擾，但步態相對而言擁有獨特的優勢，一是識別距離比較遠所以有更長的時間來進行調整和對新變化實時響應(比如遮擋去除)，另外，步態識別識別的是全身信息，可以實現360°全視角識別，即使光照有變化，或者說穿的衣服有變化，甚至面部完全被遮擋也沒有關系，依舊可以被識別出來。因此，步態識別相較于其他識別方式而言，也更加靈活。
另外作為一項非受控性特征識別技術，步態識別也不需要被識別人的主動配合，可以在目標人物自然的狀態下進行識別，用戶體驗更加友好。
為關鍵的是，步態識別相比于其他的生物特征具有更高的防偽性。
在行走過程中，因為 “本人”是必須要參與的，因此談不上仿冒他人或被他人仿冒。另外，步態識別是基于人的全身身體特征和行走姿勢進行識別，并非只識別走路姿勢，身體特征也起到重要作用，所以刻意偽裝走路姿勢，也并不能“欺騙”步態識別系統，依然可以被識別出來。
也正是因為每個人走路姿勢難以偽裝，因此在刑事偵查中，一些具有反偵察意識的罪犯，即便是能夠通過化妝、遮擋手段僥幸騙過人臉識別系統，也難以通過偽裝走路姿勢來糊弄步態識別系統。因此，在公安刑偵領域，步態識別技術正以其的應用優勢占據著越來越重要的作用。
步態識別主要應用場景
這兩年來，隨著國內步態識別技術的逐漸成熟，步態識別開始從實驗室進入到商業應用階段，并以其獨特的應用優勢，落地到不同的應用場景當中：
為典型的應用場景當屬公安刑偵領域，利用目標人員的身高體態、運動模式等特征，從海量視頻中快速搜索出與樣本高度相似的目標或視頻片段，從而達到在換裝、跨場景、面部遮擋的情況下，亦可以快速識別出*的目的，很好地彌補了同等條件下人臉識別技術的應用盲點。
在一些特殊的行業領域，比如石油產業，國內部分油田已經開始通過引進步態識別技術來完善防控網絡，防范非法闖入者對油田安全的威脅和對油田經濟利益的損害，同時還能提升油田的安保效率。
之所以引入步態識別，是因為油田對于計算機視覺而言是一個特殊場景，油井這些重要設施多數位于野外露天環境，傳統的識別方式無法進行有效識別，而步態識別遠距離、非受控(不需要被識別人主動配合)的特點則可以有效加強油田的安防系統，及時發現隱患。
步態識別技術應用于油田安全防控系統的方式是把油田工作人員的“步態”預先錄入數據庫，然后在日常監控中，對每個攝像頭監控到的人員的步態進行比對。在這種模式下，沒有錄入數據的外部人員只要進入監控范圍，就會被立刻發現。這意味著，通過步態識別技術的引入，油田有望解放更多的人力并提高安保效率。
在家居領域，步態識別可以很好地應用于智能家居系統中，賦予家電系統的的智能化感知，提供更加個性化的服務。
對于很多用戶而言，采用智能家居系統是為了更好的呵護和關懷家中的老人、小孩及寵物，目前市場上的智能家居系統為了增強和用戶的智能交互，很多采用的都是基本的人體檢測傳感器，或是人臉識別感知模塊，但這兩種方式都有一定的局限性。人體傳感器沒有辦法智能區分是老人、小孩還是寵物，人臉識別又需要強調配合，夜視環境下基本無法作用。而步態識別“識別到本人”、對光照環境不敏感、無需配合的特點則可以很好的補齊這些應用缺陷，真正做到個性化服務。
作為遠距離復雜場景下可清晰成像的生物特征，步態識別適用的場景可謂相當廣泛。只是目前國內步態識別技術剛剛起步，相較于人臉、指紋等生物識別市場的普及度和成熟度，很多行業對于步態識別這種新興技術的應用仍處于探索階段。
步態識別技術商用化落地開啟
不同于人臉、指紋、虹膜等靜態生物特征，步態識別主要是針對動態數據做取樣分析。首先通過攝像頭對人走路的過程進行數據獲取，然后進行數據的檢測和分割，這個過程目前的實現方式是將人形區域和背景區域剝離開來，再對步態的特征進行提取和表達，后再進行識別。
整個過程分為采集、分析、提取、比對四大環節，但其實每一個環節都充滿了技術挑戰。比如數據樣本的采集，如何獲取數據，又如何構建步態識別的數據庫？在獲取到數據后如何分割前景和背景，讓識別更為？在特征表達的階段，又該如何解決跨視角識別的問題等等。
要從實驗室走向商用場景，步態識別還要從識別度、識別速度以及技術的應用成本、便捷程度等方面著手一一攻克，而這些也是步態識別相關企業需要專注的方向。
在推進技術商業化落地過程中，算法和數據庫建立是步態識別技術深化發展的基礎。目前國內從事步態識別技術研發的企業，有能力構建核心算法的企業更為少見，水滴團隊目前就是在針對這些非常關鍵的問題做技術研發，現在的一些核心算法，包括超精度的目標分割，能達到的精度已經跟人眼差不多。還有極速的目標檢測，跨視角的識別精度都已經處在世界*。除此之外，水滴還擁有超大步態數據庫，并正在建設更大規模的數據庫。
有了核心算法和數據庫之后，就能一一解決步態識別領域里每一個環節的關鍵點位，并開發出能夠滿足實用需求的步態識別的產品平臺。目前業內*步態識別終端產品——“水滴神鑒”已經誕生，可以集算法、軟件和硬件為一體，可謂安防領域一大新“神器” ，與此同時，融合了步態識別的邊緣計算產品步態智能盒子和步態人臉抓拍機等產品也在今年開始陸續面世，并已逐步落地應用。這些產品的落地，無疑將加快步態識別技術在行業賦能的腳步。
廣義上的步態識別更多是一種形態的生物特征識別模式，可以融合包括人臉識別、體態識別以及其他一些識別方式，從而達到用整個人身體特征信息進行識別分析的面目的，在我們目前推出的公共安全系列產品中，已經綜合了步態識別、人臉識別、ReID(行人再識別/跨鏡追蹤)等技術，可以更加地識別目標人群。
而隨著步態識別技術的日趨成熟，技術帶來的變革也將充滿想象，繼人臉識別之后，步態識別有望重新開拓出一片生物識別技術“藍海”。
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