步态识别的综述
盘点步态识别技术优势 便捷稳定不易模仿
书山有路勤为径；学海无涯苦作舟
盘点步态识别技术优势便捷稳定不易模仿
【中国技术前沿】在生物特征识别技术里，步态特征是一种新兴的识别技术。
这种姿势具有相对稳定性，在一定的时间范围和相同的步行环境下不容易改变，人们可以据此揭示出行走人的身份。
步态识别概论
步态是指人们行走时的方式，一个人在行走时，双脚动作和身体其
他部位的姿势是的。
根据早期的医学研究，人的步态有24个不同的分量，在考虑所有步态运动分量的情况下步态是唯一的。
精神物理学中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明步态信号中存在身份信息。
而且这种姿势具有相对稳定性，在一定的时间范围和相同的步行环境下不容易改变，人们可以据此揭示出行走人的身份。
在生物特征识别技术里，步态特征是一种新兴的识别技术。
步态即人走路的姿态，它由每个时刻身体各部位的相对运动组成，不同的人走路姿态都有比较独特的特征。
优势
相比于其它识别技术，步态识别技术具有一些明显的优势：1）步态识别对识别距离要求不高
当视频采集设备与待识别目标距离较远时，人脸模糊不清，指纹更
专注下一代成长，为了孩子。
基于步态的身份识别研究综述
基于步态的身份识别研究综述张元元;姜树明;魏志强;张建峰;许世杰【期刊名称】《山东科学》【年(卷),期】2012(025)003【摘要】Gait can be captured from a far distance. This paper makes an overview about the origin,history and the state of art of gait recognition. It also summarizes and classifies the existing gait rewgnition algorithms. Moreover, the paper discusses the development tendency of future stucly of gait rewgnition and wnsiders that fasion with other biometrics is the way to make practical use of gait rewgnition teehniques.%步态是远距离情况下能被感知的生物特征。
本文综述了步态识别研究的起源、历史与现状，介绍了现有的步态识别方法并作了分类对比，分析了步态识别未来的发展趋势，指出步态与其他生物特征的融合将是其走向实用的必经之路。
【总页数】6页(P113-118)【作者】张元元;姜树明;魏志强;张建峰;许世杰【作者单位】山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于步态识别的移动设备身份认证模型 [J], 蒋伟;王瑞锦;余苏喆;秦圣智;李蝉娟;李冬芬2.基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法 [J], 孔菁;郭渊博;刘春辉;王一丰3.视频监控场景下基于单视角步态的人体身份及属性识别系统 [J], 廖嘉城;梁艳;王冰冰;潘家辉4.夜间监控下基于步态的行人身份识别 [J], 李珊;孙鹏;郎宇博5.基于步态特征提取的ELM身份识别方法 [J], 马添力;肖文栋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
步态识别论文：基于人体骨架提取的步态分析
步态识别论文：基于人体骨架提取的步态分析步态识别论文:基于人体骨架提取的步态分析【中文摘要】近年来,随着社会对敏感场合安全需求的提高,生物特征识别作为一种身份鉴别技术,在全球范围得到了大力的研究和发展。
相比于传统的身份识别方法,步态识别作为第二代识别技术,可以通过一个人独特的走路姿势来达到识别个体的,具有远距离非接触性,隐蔽不侵犯性,难以隐藏伪装性的优点,在视觉监控领域具有显著的优势。
本文从一个步态视频展开进行深入研究,运用MATLAB7.0软件进行图像处理,提出了运用人体骨架的步态识别方法,其研究内容主要包括以下几个方面:首先,采用背景减除法从图像序列中提取出运动目标轮廓,并运用形态学运算对人体轮廓进行处理,除掉图像中的小空洞和噪声。
然后,对步态运动的周期性进行分析,利用人体运动的宽度变化信息计算步态周期。
最后,利用“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”这一观点,根据人体解剖学的虚拟骨架等知识,通过对人体骨架下肢运动的分析,提取步态周期内的下肢角度值变化作为步态特征。
步态是具有非常大潜力的生物特征识别技术,目前关于步态识别的研究主要还是处在理论阶段,要将该技术投产实用,还有一系列难点问题需要解决。
但是就我们实验发现,本文基于人体骨架的步态分析,能提取出人体的步态特征,对于个体识别系统的完善具有相当大的意义。
通过实验,进一步说明了步态识别技术的研究价值和光明前景。
【英文摘要】With a growing need for security insecurity-sensitive environment,biometrics recognition,as a human identification approach , has been greatly researched andpared to the traditional ID recognition method, the second-generation biometric recognition technology based on vision movement canidentify individuals by their unique walking manners. Gait has its own advantages which are long-distant, untouched, non body-invading and difficult to conceal, is very attractive in the field of visual surveillance.Based on a gait video clip and applying MATLAB7.0 software to processing images, the gait recognition method of using the human skeleton is proposed in this paper, which mainly covers the following issues:Firstly, the background subtraction is used in gait detection to recover the moving object after scanning the original image. Principal curves can reflect the inherent structure of the data and describe nonlinear data, which is beneficial to the contour extraction. Secondly, Gait cycle is analyzed,then width and height of body analysis is performed to computer stly, based on the idea that joint-angle trajectories of body parts in walking motion include sufficient dynamic identity information,a gait recognition method based on lower-limb motion analysis and dynamic time wrapping is proposed.For each gait sequence,according to the knowledge of human body anatomy, the coordinates of lower-limb joints are obtained by analyzing lower-limb motion,and then the trajectories of lower-1imb angles in one cycle are extracted as featurevectors.Undoubtedly, gait is a quite potential biometric. However, relevant study mainly stays at in the phase of theory research at present, and in order to apply the technology into practice, there are still a lot of urgent problems needed to be resolved. Experimental results that the characteristic of the human gait can be identifiedbased on the analysis of human skeleton, which has significant importance for the improvement of individual recognition. Experiments further show the research value and the bright future of the gait recognition.【关键词】步态识别细化人体骨架关节角度【英文关键词】gait recognition thin humanskeleton joint angle【备注】索购全文在线加好友:1.3.9.9.3.8848同时提供论文写作一对一指导和论文发表委托服务【目录】基于人体骨架提取的步态分析摘要5-6 Abstract 6 第一章绪论 9-15 1.1 步态识别简介 9-10 1.2 步态识别的理论依据和发展状况10-12 1.3 步态识别系统 12-13 1.4 论文的组织结构13-15 第二章步态识别技术介绍 15-28 2.1 MATLAB7.0 简介 15-18 2.1.1 图像和MATLAB 15-16 2.1.2 MATLAB 的特色和应用 16-18 2.2分割运动目标 18-19 2.2.1 时域差分法 18 2.2.2 背景减除法 18-19 2.2.3 光流法 19 2.3 步态特征提取19-23 2.3.1 基于模型的方法 19-22 2.3.2 基于统计的方法 22-23 2.4 分类识别 23-27 2.4.1 分类识别方法 23-25 2.4.2 分类数据库 25-27 2.5 本章小结27-28 第三章运动目标分割与形态学运算 28-38 3.1运动目标分割 28-33 3.1.1 运动背景的建模29-31 3.1.2 特定阈值下的图像差分 31-33 3.2 形态学运算处理 33-363.2.1 膨胀 34-35 3.2.2 腐蚀35 3.2.3 基于膨胀和腐蚀的形态学处理及分析35-36 3.3 轮廓线提取 36-37 3.4 本章小结37-38 第四章步态周期内骨架及下肢运动变化分析38-58 4.1 步态周期 38-40 4.1.1 步态周期定义38-39 4.1.2 步态周期提取 39-40 4.2 细化与人体骨架的获取 40-43 4.2.1 图像的细化 40-42 4.2.2 人体骨架的定义 42-43 4.2.3 人体骨架的获取 43 4.3 下肢运动分析及特征提取 43-50 4.3.1 下肢关节点角度分析44-46 4.3.2 人体骨架下肢特征提取 46-50 4.4 下肢特征提取方法性能分析 50-56 4.4.1 人体轮廓下肢特征提取50-54 4.4.2 性能比较与分析 54-56 4.5 特征提取后续处理 56 4.6 本章小结 56-58 第五章总结与展望58-60 5.1 论文研究工作的总结 58-59 5.2 展望59-60 参考文献 60-63 攻读学位期间发表论文63-64 致谢 64-65 附件 65。
步态识别
步态识别是一个相当新的发 展方向， 展方向，它旨在从相同的行 走行为中寻找和提取个体之 间的变化特征， 间的变化特征，以实现自动 的身份识别。 的身份识别。安全视频智能 监控场合中自动步态识别系 统的基本工作原理框图的一 般框架如图所示， 般框架如图所示，它是融合 计算机视觉、 计算机视觉、模式识别与视 频/图像序列处理的一门技 术。
智能视频 监控的自 动步态识 别系统
监控摄像 机
计算机
步态视频 序列处理
识别步态 软件
对智能视频监控系统的自动步态识别的研 究，也主要是对步态识别的软件算法的研 究。
软 件 算
1、基于主元分析的免于模型的二维步态识别 算法 2、基于统计形状分析的步态识别算法
3、基于时空轮廓分析的步态识别算法源自4、基于模型的步态识别算法
1、非接触的生物特征识别技术。 非接触的生物特征识别技术。 2、适合于远距离的身份识别，因为它不需要人的 适合于远距离的身份识别， 行为配合。 行为配合。 3、不容易伪装，这是任何生物特征识别所无法 不容易伪装， 比拟的。 比拟的。 4、让犯罪分子防不胜防的追捕手段。 让犯罪分子防不胜防的追捕手段。 5、采集装置简单、经济。因为只需要一个监控摄 采集装置简单、经济。 像头就行。 像头就行。
步态识别的输入是一段行走的视频图像序列， 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， 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， 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， 因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也 比较困难。 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， 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。 是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每 个关节的运动。到目前为止， 个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基 于步态的身份鉴别系统。 于步态的身份鉴别系统。
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。
步态识别综述
步态识别综述
王志波;陈庆财
【期刊名称】《办公自动化（综合版）》
【年(卷),期】2012(000)002
【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.【总页数】3页(P6-7,22)
【作者】王志波;陈庆财
【作者单位】国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心北京 100190;北京和利时系统工程有限公司北京 100176
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于SVM的步态识别方法综述 [J], 张全贵;王炳超;李凡;王星
2.步态识别综述 [J], 任继钢
3.步态识别综述 [J], 钟兴志;王晨升;刘丰;郭世龙
4.步态识别技术研究综述 [J], 张帅;曾莹
5.多视角步态识别综述 [J], 王科俊;丁欣楠;邢向磊;刘美辰
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步态识别技术综述
步态识别技术综述
段成阁;刘康康;李福全
【期刊名称】《中国人民公安大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(28)4
【摘要】随着视频监控技术的发展,步态识别逐渐成为生物特征识别技术中的重要方法。
步态识别技术不同于其他生物特征识别方法,其具有非接触性、非侵犯性、不易伪装等特点,能在较远距离对目标进行比对识别。
简述步态识别的基本原理,从步态分割、特征提取、步态比对以及在公安实践中的应用等方面阐述步态识别技术的发展,并展望了步态识别技术未来的发展方向。
【总页数】6页(P75-80)
【作者】段成阁;刘康康;李福全
【作者单位】苏州市公安局工业园区分局;安徽省公安教育研究院
【正文语种】中文
【中图分类】D918.9
【相关文献】
1.基于SVM的步态识别方法综述
2.基于步态的人身份识别技术综述
3.步态识别综述
4.步态识别技术研究综述
5.多视角步态识别综述
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利用计算机视觉技术的人体步态识别研究
利用计算机视觉技术的人体步态识别研究人体步态识别是利用计算机视觉技术对人体行走时的特征进行分析和识别的一种技术。
通过识别人体的步态特征，可以实现对行人的自动识别、监控和安防等应用。
本文将探讨利用计算机视觉技术进行人体步态识别的研究。
首先，人体步态识别的背景和意义。
随着社会的发展和技术的进步，人们对于安全和便捷性的需求日益增加。
利用计算机视觉技术进行人体步态识别可以在监控领域实现实时的行人识别和跟踪，提高安全性。
此外，人体步态识别还对于医学领域的康复治疗和人体运动分析等方面具有重要意义。
其次，介绍人体步态识别的基本原理和方法。
人体步态识别主要基于计算机视觉技术，通过采集人体行走时的图像或视频数据，并提取人体步态特征进行识别。
常用的人体步态特征包括步态周期、步幅、步态相位等，这些特征可以通过图像处理和模式识别等方法进行提取和分类。
在研究方法上，常用的包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）等方法。
然后，讨论人体步态识别的关键技术和挑战。
人体步态识别涉及到图像采集、特征提取和模式识别等多个关键环节。
在图像采集中，需要解决光照条件、拍摄角度和遮挡等问题，以确保采集到的图像质量。
在特征提取阶段，需要设计有效的算法提取人体步态特征，并进行特征的选择和降维，以保证识别的准确性和效率。
在模式识别中，需要建立有效的分类器和模型，以实现对人体步态的识别和分类。
此外，人体步态识别还存在着多样性和变化性等挑战，需要通过大量样本数据和优化算法来解决。
接着，介绍人体步态识别的应用领域。
人体步态识别可以应用于安防监控、智能家居、医学康复和虚拟现实等领域。
在安防监控中，通过人体步态识别可以实现对陌生人的自动识别和报警，提高安全性。
在智能家居中，人体步态识别可以用于居民的身份认证和行为监测，为用户提供更加智能和便捷的生活体验。
在医学康复中，人体步态识别可以应用于康复治疗的评估和监测，促进患者的康复进程。
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步态识别的综述
步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。
它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。
步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。
本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。
我们来了解一下步态识别的原理。
步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。
步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。
步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。
在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。
基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。
然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。
基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。
步态识别在安全领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。
步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。
此外，步态识别还可以应用于医疗领
域。
例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。
步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。
除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。
步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。
步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。
它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。
步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。
步态识别的方法主要包括基于传感器的方法和基于图像的方法。
步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。
它可以用于身份验证和出入控制、犯罪侦察和监测、老年人跌倒检测和预防、疾病诊断和康复监测、行人检测和行人跟踪、交通监管和交通流量统计等方面。
步态识别的发展将为我们的生活带来更多的便利和安全。