什么是步态识别？流程及工作原理分析

2022-07-25 16:05:07 作者：C-C 2337

1 什么是步态识别

步态识别利用图像和视频序列，通过建立模型提取目标人物步态轮廓特征，从而对目标人物进行身份识别。与虹膜识别、指纹识别和人脸识别等方法相比，步态识别具有可以在远距离、非受控和多视角等情况下根据行人的步态及形体特征进行身份识别的优点，是最适合在视频监控中应用的生物特征识别方法之一

另外，据《环球时报》记者了解，步态识别技术是目前全球前沿的生物特征识别技术，它通过人的体型（身高、腿骨、肌肉、关节等生理特征）和走路姿态进行身份识别。人通过换装（如换鞋、戴帽、穿大衣等）或变换走路姿势，并不能逃离步态识别技术的捕捉。基于此，业界认为，步态识别是一项非常重要并且基本稳定的生物特征识别技术。英国南安普敦大学电子与计算机系专家的研究显示，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、肌肉或骨骼受损程度、生理条件以及个人走路的“风格”上都存在细微差异。在智能视频监控领域，步态识别技术比一般图像识别更具优势

步态识别

2 步态识别流程

人体步态作为生物行为特征的一部分，与其他诸如面部、指纹、虹膜等生物特征相比，具有难以伪装、难以模仿和无需被识别者配合等特点，这种新型身份识别技术适合应用于远距离身份识别任务中，例如犯罪预防和法医鉴定。一般情况下，一个完整的步态识别流程主要由以下四个过程组成：

(1)步态数据采集：评价步态识别算法性能的前提是步态数据集的科学与严谨，按照步态数据来源的划分，步态数据第一大类为基于特殊传感器的数据(足底压力传感器、穿戴式传感器)，此类数据一般用于步态识别衍生研究。第二大类为基于视频序列的步态数据，此类数据一般用于主流步态识别研究。本文研究工作主要基于视频序列步态数据。

(2)数据处理及预处理：当收集到步态数据之后，需要对数据进行必要处理。在基于外观的步态识别方法中，一般选取图像原始数据作为输入，对原始图像的处理依次包括目标检测、分割、去噪，在此之后进行图像二值化和图像归一化处理，从而得到步态轮廓图像。

(3)步态特征提取：步态特征提取是步态识别的核心技术，步态特征选取的优劣会直接影响识别结果。目前，国内外科研人员对步态特征提取技术已提出众多高效的方法，

(4)特征分类与匹配：在提取步态特征后，可通过分类器方法(神经网络、决策树等算法)进行对步态标签的识别分类，也可通过相似度学习方法(欧式距离、马氏距离等)比对两段步态序列间的相似程度，进而完成识别分类

3 步态识别系统的工作原理

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如下：

(1)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。

(2)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;

(3)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。

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