步态识别综述
步态识别技术个人总结报告
步态识别技术个人总结报告步态识别技术是一种通过分析人体行走过程中的动态特征，来识别个体身份的技术。
在过去的几年里，步态识别技术逐渐成为人们关注的焦点，并在多个领域展现出广阔的应用前景。
在本报告中，我将总结我对步态识别技术的了解和个人见解。
首先，步态识别技术具有独特的优势。
相比其他生物特征识别技术，如指纹、面部识别等，步态识别技术无需接触，无法被伪造，且适用范围更广。
因为每个人的步态独一无二，即使在遮挡物或低光条件下，也能准确识别个体身份。
这使得步态识别技术在安全领域、智能监控、智能家居等方面具有巨大的应用潜力。
其次，步态识别技术的发展离不开计算机视觉和模式识别领域的支持。
通过摄像机捕捉到的人体行走过程中的动态特征，需要经过图像处理、特征提取、模式匹配等一系列算法的处理，才能实现准确的步态识别。
这要求我们在学习步态识别技术的同时，也要加强对计算机视觉和模式识别相关技术的学习和研究。
然而，步态识别技术目前仍存在一些挑战和局限性。
首先是识别精度的问题。
由于个体之间步态变化较小，且受到环境因素的干扰，步态识别技术的准确率还有待提高。
其次是实时性的问题。
目前步态识别技术多用于静态场景下的离线分析，对于动态场景的实时识别仍需进一步研究。
为解决这些问题，我认为需要加强对步态特征的研究，提取更加准确和可靠的特征信息。
同时，借鉴深度学习等人工智能技术，提高步态识别技术的自动化程度和准确率。
此外，加强对数据集的建立和共享，以促进步态识别技术的进一步发展和应用。
综上所述，步态识别技术是一项具有广阔应用前景的新兴技术。
通过对人体行走过程中的动态特征进行分析，该技术能够实现个体身份的准确识别，且具有安全性高、适用范围广等优势。
然而，步态识别技术仍面临着一些挑战和局限性，需要加强对步态特征的研究，提高识别精度和实时性。
相信在不久的将来，步态识别技术将会在更多领域发挥重要作用，为人们的生活带来便利和安全保障。
步态识别技术研究综述
步态识别技术研究综述步态识别是一种通过分析人体行走时的步态特征来进行个体识别的技术。
随着生物特征识别技术的发展，步态识别作为一种方便、无接触的识别方式，逐渐受到了广泛的关注和研究。
本文将综述步态识别的研究现状，包括步态特征的提取方法、分类器的选择以及步态识别的应用领域。
首先，在步态识别中，步态特征的提取是非常关键的一步。
主要的步态特征提取方法包括基于运动轮廓的方法、基于动作周期的方法以及基于运动能量的方法。
基于运动轮廓的方法主要是通过提取行人在行走过程中的轮廓来获得步态特征，如轮廓角度、曲率等。
基于动作周期的方法则利用每个步态周期中的特征来进行识别，例如步长、步宽和步频等。
而基于运动能量的方法则是通过分析人体行走时的能量变化来提取步态特征，如加速度、功率谱等。
这些方法的综合运用可以提高步态识别的准确率和鲁棒性。
其次，步态识别需要选择合适的分类器来进行模型训练和识别。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和k最近邻算法（kNN）。
支持向量机是一种常见的分类方法，它可以有效地处理非线性分类问题，并且在样本量较小的情况下仍能取得较好的效果。
人工神经网络模拟了人脑神经元的工作原理，可以通过反向传播算法进行模型训练和识别。
而k最近邻算法是一种基于样本距离的分类方法，它根据最近的k个邻居来决定目标的分类。
根据实际应用需求和数据集特点，可以选择合适的分类器进行步态识别的建模和识别。
最后，步态识别具有广泛的应用领域。
步态识别可以用于个体识别、行为分析、疾病诊断等方面。
在个体识别方面，步态识别可以用于安防领域，例如门禁系统和人脸识别的组合使用，可以提高认证的准确性和安全性。
在行为分析方面，步态识别可以用于行人行为监测和异常检测，例如在人群中检测行人的奔跑、摔倒等异常行为。
在疾病诊断方面，步态识别可以用于早期检测和治疗一些疾病，如帕金森病等。
综上所述，步态识别作为一种方便、无接触的个体识别技术，已经得到了广泛的关注和研究。
步态识别技术研究综述
步态识别技术研究综述作者：张帅曾莹来源：《科技视界》 2014年第22期张帅曾莹（湖南农业大学东方科技学院，湖南长沙 410128）【摘要】步态识别是生物特征识别技术的一个新兴领域，旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。
本文对步态识别过程的步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段进行了综述，分析了现有步态识别算法的特点，总结了步态识别研究存在的问题及未来研究方向。
【关键词】生物特征识别；步态识别；步态检测；特征提取０引言生物特征识别技术是根据每个人独有的、可以采样检测的生理特征或行为特征进行身份识别的技术。
第一代生物特征识别技术主要利用人的指纹、脸像等特征进行识别，这通常要求上体近距离或接触性的协作感知，在远距离的情况下，这些特征不可能被利用。
由于个体之间身体结构和运动行为上的基本特性不同，步态运动为人的识别提供了独特的线索。
步态具有非接触性、难以隐藏或伪装、易于捕捉等特点，且不受距离影响。
除了步态本身的特点，PC处理器能力的提升，高速数据存储设备的出现，人体建模、运动跟踪等计算机视觉处理技术的提高等因素使得步态识别技术成为一种新的可行的安全应用，极具研究意义与研究价值。
近几年来步态势识别技术引起了世界各国学术科研机构的广泛的关注。
美国国防高级研究所项目署资助的重大项目——HID（Human Identification a Distance）计划开展的多模态视觉监控技术以实现远距离情况下的人的检测、分类和识别。
１步态识别过程步态识别旨在根据人行走时的姿势来进行人的身份认证。
步态识别过程可以划分为步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段。
１.1 步态检测步态检测是从人行走的视频序列中提取步态轮廓区域，这方面的工作包括背景建模、前景检测和形态学后处理等。
步态轮廓的有效分割对于特征提取、分类识别等后期处理非常重要，因为后续处理过程仅考虑图像中轮廓区域的像素。
常用的步态检测方法有背景减除法、时间差分法、光流法等。
步态识别 (2)
步态识别概述步态识别是指通过分析一个人行走时的步伐特征来对其进行身份识别或行为分析的技术。
步态是每个人独特的生物特征之一，因为每个人的步行方式和步伐特点都存在差异。
步态识别技术可以应用于安防领域、智能监控系统、医疗健康管理等多个领域。
本文将介绍步态识别的原理、应用场景和相关技术。
原理步态识别的原理是通过采集、提取和分析行人的步伐特征来识别和辨别不同的个体。
主要包括以下几个步骤：1.采集数据：通过传感器或摄像头采集行人行走时的图像、加速度、重心等数据。
2.预处理：对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、姿势校正等。
3.特征提取：根据行人的步伐特征，提取出能够量化描述步态的特征向量。
常用的特征包括步长、步态周期、步态节奏等。
4.特征匹配：将提取的特征向量与事先建立的数据库中的特征进行匹配和比较，以找出最佳匹配结果。
5.判别识别：根据匹配结果，判断行人的身份或分析其行为。
应用场景步态识别技术具有广泛的应用场景。
安防领域在安防领域，步态识别可以用于识别和追踪可疑人员。
通过建立步态特征库，系统可以实时监测行人的步态信息，识别来访者身份是否合法，从而提高安全性和防范能力。
智能监控系统步态识别技术在智能监控系统中具有重要作用。
通过分析行人的步态特征，可以实现人员的自动识别和跟踪，对于有重要追踪需求的场景，例如机场、车站等公共场所，能够更快速、准确地进行人员监控和安全管理。
医疗健康管理步态识别技术在医疗健康管理领域也有应用前景。
通过监测和分析行人的步态变化，可以评估患者的运动能力和康复情况，为医疗决策提供重要参考依据。
此外，步态识别还可以用于老年人护理，及时发现老年人的跌倒行为，预防意外发生。
相关技术步态识别是一项复杂的技术，涉及多个学科领域的知识和技术。
计算机视觉计算机视觉是步态识别中的核心技术之一。
通过运用图像处理和机器学习等算法，从行人的图像中提取有用的步态特征，实现对行人身份的识别和追踪。
传感器技术传感器技术也是步态识别中的关键技术之一。
步态识别技术个人总结范文
步态识别技术个人总结范文步态识别技术是计算机视觉领域的一项重要技术，可以通过分析人的步行特征和步态模式来区分身份、检测疾病和实现其他应用。
在过去的几年中，我对步态识别技术进行了一些探究和实践，以下是我个人对这项技术的总结和体会。
起首，步态识别技术有着广泛的应用前景。
通过分析一个人的步行模式，可以识别出这个人的身份，或者验证其是否为合法用户。
这种技术在安全领域具有很大的潜力，可以应用于门禁系统、金融来往验证等领域。
此外，步态识别技术还可以用于疾病检测，例如能够提前发现和猜测一些神经系统疾病，对于早期干预和治疗具有重要意义。
其次，步态识别技术具有一定的挑战性。
步态中包含的信息分外丰富，能够反映出个体的特征和习惯。
然而，步态的识别受到环境、姿势和视角等多种因素的影响，因此对于步态特征的准确提取和建模是一个相对复杂的任务。
同时，步态数据的采集和处理也需要耗费大量的时间和精力。
因此，在步态识别技术的探究和应用中，需要充分思量这些挑战，不息进行算法优化和技术创新。
然后，步态识别技术的探究还存在一些亟待解决的问题。
目前，步态识别技术大多是基于特征提取和分类的机器进修方法，然而这种方法依旧存在一些问题，例如需要大量的样本数据和复杂的模型训练过程。
将来的探究需要探究更加高效的算法和模型，进一步提高步态识别的准确性和实时性。
此外，还可以结合其他传感器，如加速度计和陀螺仪，来帮助步态识别，提高整体性能。
最后，步态识别技术还需要关注隐私和安全问题。
由于步态识别技术直接得到个体的生物特征信息，因此对于数据的隐私和安全保卫至关重要。
探究者和从业者需要制定相关的法律、规范和技术措施，确保步态识别技术在应用中不会侵略个人隐私和安全。
综上所述，步态识别技术具有广泛的应用前景和重要意义。
通过不息的探究和创新，我们可以进一步提高步态识别技术的性能和可靠性，为更多领域的应用提供支持。
然而，在推广应用步态识别技术的同时，我们也需要充分思量数据隐私和安全问题，确保技术的合法合规使用。
步态识别论文
课程论文步态识别学号：班级：通信122姓名：楚舒琦目录摘要 (3)一、背景介绍 (4)二、相关研究 (4)三、主题（算法） (5)基于线图模型的动态特征提取 (6)基于整体的静态特征提取 (8)识别 (9)四、实验 (9)五、结果讨论 (12)六、总结 (12)七、应用前景 (12)八、技术难点及解决途径 (14)技术难点 (14)解决途径 (15)九、参考文献 (16)摘要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。
对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。
关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正一、背景介绍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。
《2024年基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》范文
《基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》篇一一、引言步态识别作为一种生物识别技术，在安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，步态识别技术已成为研究的热点。
本文提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，旨在提高步态识别的准确性和鲁棒性。
二、相关研究综述步态识别技术主要分为基于模型的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法是研究的重要方向之一。
早期的研究主要关注静态特征，如步态的轮廓、形状等。
然而，静态特征往往无法充分表达步态的动态变化和细节信息。
近年来，随着动态特征在步态识别中的广泛应用，越来越多的研究者开始关注静动态特征的融合。
三、方法与技术本文提出的基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：采用正面视角的步态数据集，对数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续的特征提取和识别。
2. 静态特征提取：通过图像处理技术，提取出步态的静态特征，如轮廓、形状等。
3. 动态特征提取：采用光流法或时序分析等方法，提取出步态的动态特征，如步伐、速度等。
4. 静动态特征融合：将静态特征和动态特征进行融合，形成新的特征向量。
这一过程可以通过加权、串联等方式实现。
5. 步态识别：采用机器学习或深度学习算法对融合后的特征向量进行训练和识别。
四、实验与分析本节将通过实验验证本文所提方法的有效性。
实验采用公开的正面视角步态数据集，通过对比分析静动态特征融合前后的识别准确率，评估本文方法的性能。
1. 实验设置：实验中，我们将本文方法与仅使用静态特征或仅使用动态特征的步态识别方法进行对比。
采用相同的机器学习或深度学习算法对不同特征进行训练和识别。
2. 实验结果与分析：实验结果表明，本文所提的基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法在识别准确率上明显优于仅使用静态特征或仅使用动态特征的步态识别方法。
步态识别文档
步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。
近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。
本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。
2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。
人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。
因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。
步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。
这些数据可以包括加速度、角速度等信息。
2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。
3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。
常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。
4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。
可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。
5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。
可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。
根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。
3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。
例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。
3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。
通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。
3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。
每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。
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步态识别技术的不断成熟，为其广阔的应用前景提供了无 限可能。其未来应用不仅仅局限于生物特征方面，还可用于医 学推断，法医推断（犯罪分析现场），甚至可能用于动画片和电 影行业。在诸如监视、访问控制、雷达系统、城市场景和自动驾驶 中的驾驶支持等的许多应用领域，步态识别技术的需求仍不断 增长。
论坛 专论
2012 年 2 月
总第 223 期
Forum Monograph
步态识别综述
王志波 1 陈庆财 2
（国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心 （北京和利时系统工程有限公司 北京
北京 100190）1 100176）2
摘 要 步态识别作为一种新的生物认证技术，通过人的行走方式识别个体的身份。本文首先分析了步态识别的特点及其研究背
（2）基于统计的方法 基于统计的方法是动态系统模式识别中识别效果最好的方 法，主要有隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称 HMM） 和动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network，简称 DBN），对于 人类的活动或行为识别，大多数研究都是用基于 HMM（隐含马 尔可夫模型）的方法，HMM 的方法与模板匹配方法相对。隐马尔 科夫模型是目前人体运动识别中应用最为广泛的识别方法，也 能够很好的应用于步态识别中，动态贝叶斯网络由于模型结构 复杂，参数繁多等原因，在步态识别中运用很少，但是动态贝叶 斯网络具有隐马尔科夫模型无可比拟的优越性，是步态识别方 法中发展的方向。
S urve y of Ga it Re cognition
Wang Zhibo1 Chen Qingcai2
（Patent Examination Cooperation Center Of SIPO Beijing 100190）1 （Beijing Hollysys System Engineering Co. Ltd.， Beijing 100176）2
先，与指纹或虹膜不同，人的步态是高度改变的，它的唯一性是 要求较高的应用环境；不足在于算法对环境噪声较为敏感，并且
有限的[4]，其次，步态识别的识别准确度还不够高，并且对于数据 基于差分法的运动目标分割精度没有保证。
库较小时比较有效，对于数据库中的数据较多时仅仅利用步态
（2）背景估计：除差分法外，背景估计静止或缓慢变化背景
很难从中识别出单一的个体，但是此时利用步态可以缩小可能 下运动目标为检测和分割的解决提供了另一条思路。这类方法
匹配的范围[5]。下面本文对近年来该领域的研究文献进行简单的 的优点在于一般能够提供最完全的特征数据，对复杂背景情况
概述，有助于我们对步态识别这个研究领域有一个总体的认识 效果较好，但是对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的
2、步态特征的提取与表达 步态特征提取与表达是步态识别中的关键问题，在一定程 度上决定了最终识别率的高低。一般可以分为基于统计特征的 方法和基于模型的方法两大类。 （1）基于统计特征的方法 基于统计的方法重点关注人运动的静态信息，这类方法通 过从行人的图片序列中产生的时空模式的分析表示步态，直 接将从人体图像当中提取出步态的特征数据用于步态的识 别。它又可细分为很多类方法，现将比较有代表性的几类方法 介绍如下： ①基于运动的形状分析 Little 与 Boyd [6] 利用步态序列图像的光流的频率和相位信 息进行步态识别，从含有一组从高密度的光流分布的运动差中 获得的运动特征的形状。 ②对称分析 Hayfron- Acquach[7]使用广义对称性算子进行步态识别，描 述了基于分析人运动的对称的自动步态识别的方法，这种方法 利用的算子不依赖形状的边界，也不依赖总体形状，而是由它们 的对称的性质找出特征的位置，是一种综合平衡算子。 ③图片自相似 Chiraz Ben Abdelkade 等[8]使用特征空间中步态的自相似。他 们将走路的人的二维动态译成由人的图片序列的成对图片相似 点组成的二维图，对序列中的每个图片计算相似性图。 （2）基于模型的方法 基于模型的方法重点关注人的运动信息，这类方法预先建 立模型，通过模型和图像序列匹配获得模型参数作为步态特征 进行分类。Cunado 等[11]提出了钟摆模型，在此基础上，他和 Nixon 等人 进 [9，10] 行了改进，提出了一种基于模型的特征提取分析方 法，称为 VHT（Velocity Hough Transform）。VHT 方法应用了图像 序列之间的时间相关性 （这种时间相关性通常被用在视频压缩 技术里）来提取线性运动的锥体的最优参数。 3、步态特征识别 在提取了步态特征之后，需要将待测序列的特征与样本特 征进行比对完成识别任务，目前步态识别方法主要分为基于模 板的方法与基于统计的方法。 （1）基于模板的方法 基于模板的方法主要有模板匹配和动态时间规整。 建模时，模板匹配的算法对每个人体样本都建有一个或者 多个模板，识别时将获取的特征数据与模板进行匹配，计算两者 之间的相似度。模板匹配算法无法解决运动时间快慢的影响，这 是其最主要的缺点。 动态时间规整将两个不同时间长度的运动特征模板，按照 一定的时间规整曲线进行时间规整，使得特征模板时间长度达 到一致，然后再匹配。
来为越来越多的研究者所关注，成为一种较新的生物认证技 识别分类三个阶段。
术[1] ，它是通过人的走路方式来识别人的身份。步态被认为是
下面针对步态识别过程中的各种方法和算法进行分类
个体特有的，且完全决定于几百个运动学参数。这些运动学 概述。
参 数 包 括 特 定 关 节 点 的 角 速 度 、加 速 度 以 及 肢 体 的 边 界 [2]等 。
（2）现有步态识别算法多是假定图像中只有单个人行走， 或背景不太复杂的情况，而实际监控场景可能比较复杂，有多个 运动物体，因此研究图像噪声对识别的影响较为重要。
（3）在运动分割阶段，由于动态环境中捕捉的图像受到多 方面的影响，比如天气的变化，光照条件的变化，运动目标的 影子，甚至摄像机的运动等，这些都给准确有效的运动分割带 来了困难。
景；其次，对目前步态识别中涉及到的几项关键技术所采用的方法进行了简单的描述及分类，并分析各种技术的主要优缺点，最后，
提出了目前步态识别问题研究中的几个薄弱点，指出进一步研究发展空间。
关键词 步态识别 特征提取 运动分割 识别分类
中图分类号 TP391.41
文献标识码 A
文章编号 120131- 6021
1、运动分割
以上领域的研究是步态识别作为一种生物认证技术的科学
运动分割的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中
依据。
提取出来。运动分割可以分为在静止和运动背景下运动目标的
与已有的指纹、虹膜和人脸识别等生物识别方法相比，步态 检测和提取。现有的运动分割算法大体可分为如下三类：
识别的优势[3]在于唯一不受距离影响的生物特征、非接触性、难
四、结语
步态识别作为一个新型的研究领域，无论是在计算机视觉 领域还是在应用领域，都具有重要的理论研究意义和实用价值。 将步态的采集环境逐步与实际监控环境相逼近，处理实际的遮 挡及行走方向改变，是未来的发展趋势。 参考文献
[1]Tang Xiao- ou，Ma Song de，O ’Gorman Lawrence，et al. Guest editorial：introduction to the special issue on image and video based biometrics- part Ⅱ [J]. IEEE Transactions on Circuits and Sys-
一、引言
和了解。
生物特征识别技术是指利用人自身所固有的生理或行为 二、步态识别涉及方法的分类
特 征 进 行 身 份 鉴 别 ，运 用 到 的 生 物 特 征 主 要 有 ：指 纹 、掌 纹 、
步态识别涉及到的几项关键技术包括：视频处理、图像处
人脸、虹膜及步态等。在这些生物特征识别中，步态识别近年 理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和
三、该领域存在的问题及发展趋势
目前对于步态识别的研究还只是处于初级阶段，步态识别 的研究是在以下几个假设条件下进行的：
（1）假设摄像机静止，并且摄像机的视角范围内只有一个人 的运动。
（2）人的行走方向固定。 （3）算法有效性检验时所使用的数据库比较小。 这就造成了步态识别问题的研究与实际问题相违背的情 况，主要体现在： （1）现有的算法只适用于假设人体按照固定不变的方向行 走无遮挡的情况下，而在现实环境中，人体的行走方向随时会发 生变化且会发生遮挡现象，这对特征的提取及识别算法都是一 个很大的挑战。
王 辉 男 ，1971 年出生，高级工程师，本科，广西大学计 算机软件专业。广西区检察系统信息技术类特出名高级工程师、 北海市政府采购评审专家、北海市科技专家、北海市优秀科技人 才，在本业务系统有着较大影响力。
（下转第 22 页）
办公自动化杂志 · 7 ·
技术 词汇
2012 年 2 月
总第 223 期
Tech
Vocabulary
既节省了软件开发费用又提高了软件系统的性能。 参考资料
1：JBoss Enterprise. /jbpm[EB/OL]. 2：OpenSymphony. /osworkflow/ [EB/OL]. 3：M. Cumberlidge. Business Process t with JBoss jBPM：a Practical Guide for Business Analysts[M]. Packt Publishing， Birmingham，UK，2007.
Abstract As a newly emerged biometric identification technology，gait recognition refers to automatic identification of an individual based on his or her style of walking. This paper attempts to review the feature and background in gait recognition research. Several recognition methods are also being analyzed and categorized. Moreover，some research problems and future directions in gait recognition are discussed. Keywords Gait recognition Feature extraction Motion segment Recognition categorize