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第44章 步态识别技术 行走中的身份密码（第2页）

与面部表情、指纹等容易被伪装的特征相比，步态很难刻意改变。

即使试图模仿他人的步态，也很难在长时间内保持一致，因为行走是一个复杂的、自动化的过程，涉及多个身体部位的协调运动，要完全复制他人的步态几乎是不可能的。

这使得步态识别技术在安全性方面具有较高的可靠性，能够有效防止身份冒用和欺诈行为。

非接触式与隐蔽性

步态识别是一种非接触式的身份识别技术，不需要被识别者主动配合或佩戴任何设备。

只需要在适当的位置安装摄像头，就可以自然地捕捉行人的步态信息。

这种非接触式和隐蔽性的特点，使得步态识别在一些特殊场景下具有很大的应用潜力，如在公共场所的秘密监控、对犯罪嫌疑人的跟踪等方面，不会对被监测对象的正常活动造成干扰。

受环境影响较大

然而，步态识别技术也存在一定的局限性。

它受环境因素的影响较大，例如不同的地面材质、光照条件、穿着服饰等都会对步态产生影响。

在光滑的地面上行走和在崎岖的路面上行走，步态会有所不同；强光或弱光环境可能会影响摄像头对行人的成像质量，从而干扰步态特征的提取；穿着厚重的衣物或携带物品也可能改变正常的行走姿态。

因此，在实际应用中，需要采取一系列措施来克服这些环境因素的干扰，提高步态识别的准确性。

步态识别技术的发展历程

早期探索阶段

步态识别技术的研究可以追溯到上世纪70年代。

当时，研究人员开始尝试从视频图像中分析人类的行走模式，但由于当时计算机技术和图像处理算法的限制，研究进展较为缓慢。

早期的研究主要集中在对步态的基本特征进行观察和描述，试图找出一些能够区分不同个体的简单特征，如步幅、步频等。

技术发展阶段

随着计算机性能的不断提升和图像处理技术的发展，步态识别技术在90年代迎来了快速发展期。

研究人员开始运用更复杂的数学模型和算法来提取和分析步态特征，如基于模型的方法和基于特征的方法。

同时，一些实验室开始建立步态数据库，为算法的研究和评估提供了数据支持。

这一时期，步态识别技术在准确率和稳定性方面取得了显着进步，但仍然面临着许多技术难题，如对复杂环境的适应性较差等。

深度学习推动阶段

近年来，深度学习技术的兴起为步态识别带来了新的突破。

深度学习算法，特别是卷积神经网络（cNN）和循环神经网络（RNN），在图像和序列数据处理方面展现出强大的能力。

研究人员将这些深度学习模型应用于步态识别，能够自动从大量的步态数据中学习到高度抽象和具有代表性的特征，大大提高了识别准确率。

同时，深度学习方法在处理复杂环境下的步态识别问题上也表现出更好的鲁棒性，使得步态识别技术逐渐走向实用化。

步态识别技术的应用领域

安防领域

1.公共安全监控：在城市的公共场所，如机场、火车站、商场等人流量较大的地方，安装步态识别系统可以对人员进行实时监控。

一旦发现有可疑人员，系统可以通过比对其步态特征与预先设定的黑名单模板，快速识别出潜在的威胁。