步态识别
基于角度统计特征的步态识别
Ｇａ ｔｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｂａ ｅ ｎ ａ ｇ ｅ ｓａ ｉｔｃ ｌｆ ａ ｕ ｅ ｉ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｎ ｌ ｔ ｔｓｉ ａ ｅ ｔ ｒ ｓ
ＧＵ Ｊ ｎ ｂ ，Ｚ ｉ Ｏ ｕ — ｏ ＨＵ Ｌ ，Ｗ ＡＮＧ Ｋｅ ｑ —ｉ
（ ｏ ｅ ｅｏ ａｈｎ ｒ ｎ ｌ ｔｏ ｎ ｉｅｒｎ ， ｒｈａｔ ｏ ｅｔ ｎｖｒｉ ， Ｃ Ｈ ｇ ｆ ｃｉｅｙａ ｄＥｅ ｒｎＥ ｇｎｅｉｇ Ｎｏｔｅｓ ｒｓｒ Ｕ ｉｅｓｙ Ｍ ｃ Ｆ ｙ ｔ Ｈａ ｂｎ１０４ ， ｈｎ ） ｒｉ ５０ ０ Ｃ ｉａ
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ｆａｕｒ ｅ ｔｒｏ ａ ｔｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｉ ｏ ｓｒ ｃ ｅ Ｃｏ ｅ ｔ ｅ ｖ ｃｏ ｆｇ ｉ ｅ ｏ ｎｔｏ ｓ ｃ ｎ ｔｕ ｔｄ． ｍｐａｅ ｔ ｈ ｔｏ ｆｂｏ ｄ ｒ ｅ ｔ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｏ ａｔ ｒ ｄ ｗｉ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｏ ｕｎ ａ ｙ ｆａｕｒ ｘｒ ｃｉ ｆｇ ｉ ｈ ｏ
要 研 究 的 就 是 一 种 基 于 统 计 学 的 特 征 提 取 方 法 。 主要 思 路
８ ４
传感器 与微 系统 （ ｒ ｓｕｅ ａｄＭｉ ｏｙｔ ｅｈ ｏ ｇ ｓ Ｔａ ｄ ｃｒ ｎ ｃ ｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｉ ） ｎ ｒ ｅ ｏｅ
ห้องสมุดไป่ตู้
２１ ００年 第 ２ ９卷 第 ６期
基 于 角 度统 计 特 征 的步 态 识 别
郭 军波 ，朱 莉 ，王克 奇
（ 北 林 业 大 学 机 电工 程 学 院 ， 龙 江 哈 尔 滨 １０ ４ ） 东 黑 ５０ ０
ｔ ｅ ａ ｇｅ ｉｔｒ ａ ａ ｎ ａ ｉｎ ｅ ｏ ｉｅｓ ｔ ｅ ｔｏｄ ｄ ｓａ ｃ ｆ ｔ ｅ ｎ ｒ ｌ ｅ ａｔｓｌ ｏ ｅｔ ｍａ ｅ ｔ ｅ ｈ ｎ ｌ ｎ ｅ ｖ ｌｍｅ ｎ ａ ｄ ｖ ｒ ｃ ｆｐ ｘ ｌ ｏ ｃ ｎ ｒ ｉ ｉ ｎ ｅ ｏ ｈ ｏｍａｉ ｄ ｇ ｉ ｉ ｕ ｔ ｉ ｇ ｓ ｈ ａ ｔ ｚ ｈ ｅ
步态识别课程设计论文
步态识别课程设计论文一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握步态识别的基本原理、技术和应用，培养他们分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：•掌握步态识别的基本概念、原理和特点；•了解步态识别的主要技术和方法；•熟悉步态识别在实际应用中的场景和挑战。
2.技能目标：•能够运用步态识别技术分析和解决实际问题；•具备使用相关软件和工具进行步态识别的能力；•能够进行步态数据的采集、处理和分析。
3.情感态度价值观目标：•培养对步态识别技术的兴趣和好奇心，激发创新精神；•培养团队合作意识和沟通能力，提高解决实际问题的能力；•培养对技术的认识和理解，关注其对社会和人类的影响。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个方面：1.步态识别的基本概念和原理：介绍步态识别的定义、特点和分类，讲解步态信号的获取和处理方法。
2.步态识别的主要技术和方法：讲解常用的步态识别方法，如模板匹配、特征提取、机器学习和深度学习等。
3.步态识别的应用场景和挑战：介绍步态识别在各个领域的应用，如医疗、安全、娱乐等，并讨论其面临的挑战和问题。
4.步态数据的采集、处理和分析：讲解步态数据的采集方法，如传感器、摄像头等，以及数据的预处理、特征提取和分析方法。
5.步态识别软件和工具的使用：介绍常用的步态识别软件和工具，如OpenCV、TensorFlow等，并进行实操教学。
为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：讲解步态识别的基本概念、原理和技术，为学生提供系统的知识框架。
2.案例分析法：通过分析具体的步态识别案例，让学生了解步态识别在实际应用中的方法和挑战。
3.实验法：学生进行步态数据的采集、处理和分析，培养学生实际操作能力和解决问题的能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，培养团队合作意识和沟通能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的步态识别教材，为学生提供系统的知识学习。
步态识别技术在智能可穿戴设备中的应用研究
步态识别技术在智能可穿戴设备中的应用研究引言随着智能化时代的到来，人们对于智能可穿戴设备越来越感兴趣，这些设备不仅可以实现通讯、远程控制等传统功能，还可以通过智能化技术实现更多的功能，如步态识别技术。
本文将介绍步态识别技术在智能可穿戴设备中的应用研究。
第一章步态识别技术介绍步态识别技术是指通过对人的步态进行分析、识别而获得的相关信息。
步态识别研究的核心是人的行走特征，包括步伐长短、步频、脚步轨迹等。
目前，步态识别技术已广泛应用于安防、医疗、体育训练等领域。
第二章步态识别技术在可穿戴设备中的应用随着可穿戴设备的逐步普及，步态识别技术也开始在可穿戴设备中应用，其主要应用场景包括以下几个领域。
2.1 运动健身领域对于运动健身爱好者来说，通过可穿戴设备监控自己的步态数据，可以较准确地了解自己的运动状态、运动量等信息，从而有针对性地制定运动计划。
同时，也可以对自己的走姿进行纠正，减少运动伤害的发生。
2.2 应急救援领域在应急救援领域，通过可穿戴设备监控被救援人员的步态信息，可以了解被救援人员的运动状态、意识状态等信息，从而更好地制定救援计划和救援方案，提高救援效率，减少救援风险。
2.3 安老照护领域对于老年人来说，由于身体状态的变化，步态也会相应变化。
通过可穿戴设备监控老年人的步态信息，可以了解老年人的身体状况，从而更好地实施照护和护理工作，提高老年人的生活质量。
第三章步态识别技术面临的挑战和解决方案虽然步态识别技术在可穿戴设备中的应用前景广阔，但也存在一些挑战。
3.1 数据准确性不足数据准确性是步态识别技术应用的关键之一。
但由于传感器的精确度不高，环境因素的干扰等，现有技术在数据准确性方面还存在一定不足。
针对这一挑战，可以使用多个传感器进行数据采集和计算，以提高数据准确性。
3.2 能耗和存储问题运行步态识别技术需要大量的计算资源，对于低功耗设备来说，这是一个难以克服的挑战。
为了解决这一问题，可以采用压缩算法和分布式存储技术，将数据压缩和存储在云端，从而提高可穿戴设备运行效率。
可穿戴设备步态识别身份验证
可穿戴设备步态识别身份验证可穿戴设备步态识别身份验证标题：可穿戴设备步态识别身份验证：保障安全与便利的完美结合引言：随着科技的进步，可穿戴设备在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
从智能手表到智能眼镜，这些设备不仅提供了丰富的功能，而且还能应用于身份验证领域，为我们的安全带来了新的保障。
其中，基于步态识别的身份验证技术成为了研究的热点，其将安全性与便利性完美结合，为我们带来了更加智能的身份验证方式。
正文：步态识别是一种利用个人步行方式来辨别身份的技术。
每个人的步态是独一无二的，就像指纹一样。
传统的身份验证方式如密码、指纹等存在一----宋停云与您分享----定的局限性和风险，而基于步态识别的身份验证技术则能够更加精准地识别个人身份。
可穿戴设备如智能手表、智能鞋等已经具备了高精度的传感器，能够准确地采集用户的步态数据。
通过收集和分析步态数据，可以建立个人步态模型，并在需要进行身份验证时与已有的模型进行比对。
只有与模型高度匹配的步态才能通过身份验证，确保了系统的安全性。
步态识别身份验证技术不仅具备高安全性，而且还非常便利。
与传统的身份验证方式相比，使用可穿戴设备进行步态识别无需额外的硬件设备或特殊的操作步骤。
用户只需佩戴设备并走动即可实现身份验证，极大地提高了用户体验。
此外，步态识别身份验证技术还具备广泛的应用前景。
在金融、医疗、政府等领域，身份验证一直是十分重要的环节。
传统的身份验证方式存在风险，如密码容易泄露，指纹可被伪造等。
而步----宋停云与您分享----态识别身份验证技术则能够有效解决这些问题，提供更加安全可靠的身份验证方式。
然而，步态识别身份验证技术仍然面临一些挑战。
首先，个人步态可能会受到外界环境、身体状态等因素的影响而发生变化，这可能会导致识别准确性下降。
其次，步态识别技术需要充分考虑用户的隐私保护，确保个人步态数据不被滥用或泄露。
结论：基于步态识别的身份验证技术是可穿戴设备领域的重要应用之一。
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。
人体步态识别技术的研究
人体步态识别技术的研究第一章识别技术概述人体步态识别技术是指根据人体步态变化的特征对行走物体进行识别的技术。
这种技术在计算机视觉、生物识别和医学工程等领域得到广泛应用。
人体步态识别技术可以用于身份认证、医疗监测、安防监控和体育运动等方面。
传统的人体步态识别技术使用的是计算机视觉和模式识别算法，识别精度较低。
现在，随着深度学习技术的发展，人体步态识别的准确率已经可以达到很高的水平。
第二章识别技术分类人体步态识别技术可分为基于所测量的特征与基于肌电学特征的识别技术。
基于所测量的特征的识别技术是指通过对人体行走过程中所产生的加速度、角速度等参数进行测量，并将测量结果作为识别特征进行行走物体识别。
基于肌电学特征的识别技术是指通过测量人体髋、膝、踝等部位的肌电信号，并将这些信号作为识别特征进行行走物体识别。
第三章识别技术原理基于所测量的特征的识别技术的原理是，通过行走物体在行进过程中产生的加速度和角速度进行量化测量，并采用支持向量机、决策树等机器学习方法进行分类识别。
这些测量结果可以用于识别行进路线、距离、速度等信息。
基于肌电学特征的识别技术的原理是，通过测量人体各个关节的肌肉电位变化，并将这些变化作为识别特征进行行走物体识别。
这些测量结果可以用于识别行走者的身份、行走状态、运动前后的变化等信息。
第四章应用场景1. 身份验证：人体步态识别技术可以用于身份认证，可以取代传统的密码、密码锁等安全验证方式。
通过持续测量行走者的步态变化，可以验证行走者的身份，确保安全性。
2. 医疗监测：人体步态识别技术可以用于医疗监测。
通过测量行走者的步态变化，可以识别患者的运动状态和行走能力，并据此制定针对性的康复计划。
3. 安防监控：人体步态识别技术可以用于安防监控。
通过识别行走者的步态变化，可以判断人员是否已经离开、是否有可疑行为，确保安全性。
4. 体育运动：人体步态识别技术可以用于体育运动。
通过测量步态变化，可以分析运动员的运动状态、姿势等，帮助运动员进行训练和比赛。
步态识别课程设计理念
步态识别课程设计理念一、课程目标知识目标：使学生掌握步态识别的基本概念、原理和应用场景；理解步态识别在人工智能领域的地位和作用；了解步态识别技术的发展趋势。
技能目标：培养学生运用步态识别技术进行简单应用设计的能力，能够分析实际问题并给出合理的解决方案；提高学生的编程实践能力和团队协作能力。
情感态度价值观目标：激发学生对人工智能技术的兴趣和求知欲，培养他们勇于探索、创新的精神；增强学生的信息安全意识和社会责任感，让他们意识到技术应用于实际生活中的重要性。
课程性质：本课程为高年级信息技术课程，旨在帮助学生将所学理论知识与实际应用相结合，提高他们的技术素养和创新能力。
学生特点：高年级学生已具备一定的信息技术基础，具有较强的自学能力和探究欲望，同时对人工智能领域有较高的关注度。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调动手实践和团队协作，以提高学生的综合应用能力和创新思维。
1. 知识层面：掌握步态识别的基本理论和技术原理，了解其应用领域和发展趋势。
2. 技能层面：具备运用步态识别技术进行简单应用设计的能力，提高编程实践和团队协作能力。
3. 情感态度价值观层面：增强对人工智能技术的兴趣和责任感，培养勇于探索、创新的精神。
二、教学内容1. 步态识别基本概念：步态识别的定义、特点及其在人工智能领域的应用。
教材章节：第三章“生物特征识别技术”第二节“步态识别技术”2. 步态识别原理：步态识别的技术流程、关键技术和算法。
教材章节：第三章“生物特征识别技术”第三节“步态识别算法”3. 步态识别应用场景：介绍步态识别在安防、医疗、智能家居等领域的实际应用。
教材章节：第三章“生物特征识别技术”第四节“步态识别应用实例”4. 步态识别编程实践：结合Python编程语言，进行步态识别的实战演练。
教材章节：第五章“人工智能编程实践”第三节“步态识别项目实战”5. 步态识别技术发展趋势：分析步态识别技术的未来发展方向和挑战。
三维步态识别的开题报告
三维步态识别的开题报告【题目】基于智能鞋嵌入式系统的三维步态识别算法研究【背景】随着社会的不断发展，人们对健康和运动的需求越来越高，步行是人类最基本、最普遍的活动之一，因此步态识别技术应运而生。
三维步态识别是指通过对人在行走时的姿态、步态、步频等方面的信息进行分析、提取和判别，以辨认、认证、诊断、监控个体的身份、健康状况和行为特征等。
三维步态识别技术可应用于医疗、健康、体育、安防等领域，有着广泛的应用前景和市场需求。
目前，传统的步态识别技术大多基于视觉或惯性传感器，存在精度低、实时性差、易受环境干扰等问题。
而智能鞋嵌入式系统则可以通过传感器获取更加准确、稳定、实时的步态信息，从而提高三维步态识别的精度和实用性。
【研究内容】本项目将基于智能鞋嵌入式系统，研究三维步态识别的算法和实现。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 多传感器数据的采集和预处理：利用智能鞋嵌入式系统中的加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器，获取足部的运动数据，并进行数据预处理，包括滤波、归一化和特征提取等。
2. 步态模型的构建和优化：基于已知的步态模型，结合机器学习算法，构建人体三维步态模型，并进行优化和更新。
3. 步态分类和识别算法的研究和实现：基于步态模型和步态特征，研究和实现基于机器学习的步态分类和识别算法，达到实时、准确、稳定的步态识别效果。
4. 系统实现和应用：将步态识别算法融入智能鞋嵌入式系统，实现实时的三维步态识别功能，并进行相应应用的实现，如步态分析、行为识别等。
【研究意义】本项目旨在研究智能鞋嵌入式系统的三维步态识别算法和实现，具有以下几个方面的研究意义：1. 提高步态识别的准确性和实用性：相比传统的步态识别技术，智能鞋嵌入式系统可以获取更加准确、稳定、实时的步态信息，从而提高步态识别的准确性和实用性。
2. 探索智能鞋的应用潜力：智能鞋作为智能穿戴的一个典型代表，探索智能鞋在医疗、健康、体育、安防等领域的应用潜力，将有助于推动智能穿戴产业的发展。
步态识别的特征提取综述
非常具有挑战性， 尤其是特征提取的有效性直接关 系到随后的分类精度的高低. 因此， 本文在下一节介绍步态识别特征提取算
法的发展及其优劣性. 最后对 步态识别 的其他进展 和存在问题提 出了我们 的观点和看法.
苍金项目: 国家自然科学基金项目(60635030 ， 60505002)
d iscu ssed .
Key words
gait reco nition ; feature extraction ; classification g
摘 要 随着国内外对社会安全和反 恐的 日益重视 ， 生物认证技术开始受到越 来越 多的重视. 其 中， 在 远程监控中具有明显优势的步态识别 日益得到关注. 然而， 由于步态识别存在诸多的困难， 在现阶段仍 未形成实用性的方法和理论框架， 的难点表现在特征提取上. 从特征提取方面着手综述 了已有的 主要 工作 ， 总结了各个方法的优缺点， 并探讨 了潜在的问题和改进. 关键词 步态识别;特征抽取; 分类
中图法分类号 TP 9 3 1
步态作为惟一可远程 识别的生物认证技术 ， 在
需要指出的是， 步态本身和相对于其他认证技 术也有很多不利， 主要表现在易受情绪、 穿戴物、 走 路角度的影响. 这些因素使得要有效实现步态识别
社会安全、 身份认证、 视频监测等方面有着广泛的应 用前景. 与其他生物特征认证技术 ( 如人脸 、 虹膜 、 掌纹等) 不同， 步态是人的外在的、 动态的表现， 且和 时空密切联系. 同时， 与基于静态特征的其他生物认证技术相 比， 步态识别具有非接触性 、 远程可监测 、 非侵人性 和难隐藏性等显著的优势.
上述方法可以很好地实现噪声消除， 同时， 也兼 顾了人运动时各个部分跟重心距离的关系和人的形 体因素的影响， 比如说人体的高矮肥瘦. 但其方法
步态识别课程设计思路
步态识别课程设计思路一、教学目标本课程旨在通过学习步态识别的基本原理和关键技术，使学生掌握步态识别的方法和应用，提高他们在生物特征识别领域的实际操作能力。
具体的教学目标如下：1.知识目标：(1)理解步态识别的基本概念、原理和分类。
(2)掌握步态特征提取和表示的主要方法。
(3)熟悉步态识别的主要算法和应用场景。
2.技能目标：(1)能够运用步态识别相关技术解决实际问题。
(2)具备步态数据采集、处理和分析的基本能力。
(3)掌握步态识别算法的实现和优化。
3.情感态度价值观目标：(1)培养学生对步态识别技术的兴趣和好奇心。
(2)培养学生具备创新精神和团队合作意识。
(3)使学生认识到步态识别技术在现实生活中的重要应用和价值。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括步态识别的基本原理、关键技术及其应用。
具体的教学大纲如下：1.步态识别概述：介绍步态识别的定义、分类和应用场景。
2.步态特征提取：讲解步态特征提取的方法，如时空特征、频域特征等。
3.步态表示：学习步态数据的表示方法，如向量量化、主成分分析等。
4.步态识别算法：介绍常见的步态识别算法，如支持向量机、神经网络、深度学习等。
5.步态识别应用：探讨步态识别技术在生物特征识别、安防等领域的应用。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：讲解基本概念、原理和方法。
2.案例分析法：分析实际案例，使学生更好地理解步态识别技术的应用。
3.实验法：让学生动手实践，掌握步态识别算法的实现和优化。
4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养团队合作意识。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选择具有权威性和实用性的步态识别教材作为主要教学参考。
2.参考书：提供相关的学术论文、技术报告等参考资料，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，提高课堂教学效果。
4.实验设备：配置相应的实验设备，如摄像头、计算机等，确保学生能够进行实践操作。
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缺点：人的步态是高度改变的，它的唯一性是有限的，由于人的行走
姿势受各种因素的影响，在不同环境条件下行走姿势有或多或 少的变化，因此步态识别的计算较复杂，识别的准确度还不够 高，目前准确性远低于第一代身份识别技术。
我国步态识别技术现状
其实吧。。。
到底啥样啊？究竟啥样了？啥来自了？步态识别技术的未来
步态识别技术的未来应用不可能仅限于生物
首先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。
其次，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；
最后，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。
什么是步态识别？
• 步态识别是近年来越来越多的研究者所关
注的一种较新的生物认证技术，它是通过 人的走路方式来识别人的身份的方法。
生物认证技术
定义：
基于个人独特的生理或行为特征进行自动身份认证的技 术 生理特征：如DNA、脸相、虹膜、指纹等 行为特征：如笔迹、步态等
点我！点我！点我！
步态识别的过程
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。
也可应用于诊断抑郁症和谎话检测。
在诸如监视、访问控制，雷达系统和聪明的界 面，城市场景或自动驾驶中的驾驶支持等的许多 应用领域，未来步态识别技术的需求仍不断增长。
1、人的步态视 频序列的采集
6、预/报警
2、人的检测与 跟踪
5、步态识别
3、步态特征提 取
4、处理与比对
已贮存的步态 模式库
步态病理学检测 步态识别技术的应 用
受伤人员的康复
基于人类工程学 的运动器械及办 公设备的设计
运动成绩的提高
步态识别的优缺点
优点：
具有远距离下可识别、不易模仿性、非接触性,对清晰度要 求不高，受环境影响小等显著的优势。