多特征融合的步态识别算法
一种基于步态的身份识别新方法
２ 步 态序 列 的表 示
２ １ 观 察 模 型 ．
Ｍａ ｏ ｄ１进行识 别 。Ｌ ｅ对人 的侧 面二 值化 图像 采 ｒ ｖＭｏｅ） ｋ ｅ 用 ７个椭 圆表达其身体 的不 同部分 ， 利用质心等 ４个特 征 并 表示每一个椭 圆 ， 再加 上整个身体 图像质心 的高 度共 ２ ９个 特征表示 整 个 人体 侧 面 图 像 ， 过 模 板 匹 配方 法进 行 识 通 别 ｊ ｕ ａｏ 。Ｃ ｎｄ 等将大腿和小腿建模 为链接的钟摆 ， 并从其倾 斜角度信号 的频率分 量中获取 步态特征 。上述算 法对 外 表、 观察角度 、 携带情况 以及步行 速度等变 化 因素时 的识 别 均存在薄弱之处 Ｊ 。本文在文献 和文献 方法的基础上 ， 提 出了一种基于 ＨＭ 的新方法 。本文对 步态序列采用 Ｖｔ 一 Ｍ ｉ — ｅｉ ｒ 算法 ， ｂ 得到样本 姿态序 列 ， 然后对某个 人的多个 步态 序 列对应 的多个样本姿态序列 的对应姿态取平均 ， 得到特征 姿 态序列 ， 对特征姿 态序列采 用主成分 分析法处 理特征 空间 ， 最后用最近邻法进行识别。与其它基于 ＨＭ 的步态识别方 Ｍ 法不同 ， 本文方法 中的 Ｈ ＭＭ不 用于步态 识别 ， 而是用 来 选出样本姿态 ， 使步态识别对体形变化 （ 外表变化 、 否携 带 是 公文包 等） 情况具有较强的鲁棒性 。
很大的不同 ， 如果考虑人行走 过程 中的所有 因素 ， 步态信 息
对不同的人是唯一的 ， 步态为人的身份识别提供 了独特 的线
索 。２ 纪 ９ 代 ， ｉ ｇ 和 Ａ ｅ ｏ 计 算 机 视 觉 和模 式 ０世 ｏ年 Ｎｙ ｉ ｏ ｄｌ ｎ用 ｓ 识 别 技术 进 行 了步 态 识 别 的研 究 … 。近 年来 ， 家 学 者 提 出 专
步态识别现状与发展
第４６卷㊀第６A 期２０１９年６月计算机科学C OM P U T E R S C I E N C EV o l ．４６N o ．６AJ u n e ２０１９本文受国家自然科学基金(９１５３８２０１),泰山学者专项经费(t s ２０１５１１０２０)资助.金㊀堃(１９９３－),女,硕士生,助理工程师,主要研究方向为电路与系统,E Ｇm a i l :J i n k u n h g ＠１６３．c o m ;陈少昌(１９６２－),男,硕士,教授,主要研究方向为电路与系统的电磁兼容性研究,E Ｇm a i l :g f s s f k q p＠１６３．c o m (通信作者).步态识别现状与发展金㊀堃㊀陈少昌(海军工程大学电子工程学院㊀武汉４３００００)㊀摘㊀要㊀步态识别是一种生物特征识别技术,目的是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㊁远距离和不容易伪装的优点.步态识别自１９９４年被提出以来发展迅速,而随着算法的提速,步态识别在智能视频监控领域比图像识别更具优势.文中通过对步态识别的原理进行归纳总结,介绍其在识别各阶段的应用;对数据库进行总结和整理,提出了多特征融合识别的方法和前景,展望了身份识别问题的未来发展方向.生物雷达技术的产生和应用将为步态识别提供更多可能.关键词㊀步态识别,多特征融合识别,数据库,生物雷达技术,人脸识别中图法分类号㊀T P ３９１㊀㊀㊀文献标识码㊀A ㊀S t a t u s a n dD e v e l o p m e n t o fG a i tR e c o gn i t i o n J I N K u n ㊀C H E NS h a o Ｇc h a n g(S c h o o l o fE l e c t r o n i cE n g i n e e r i n g ,N a v a lU n i v e r s i t y o fE n g i n e e r i n g,W u h a n４３００００,C h i n a )㊀A b s t r a c t ㊀G a i t r e c o g n i t i o n i s ak i n do f b i o m e t r i c s t e c h n o l o g y ,w h i c ha i m s t o i d e n t i f yp e o p l eb y t h e i rw a l k i n gpo s t u r e ．C o m p a r e dw i t ho t h e r b i o m e t r i c s t e c h n o l o g y ,g a i t r e c o g n i t i o nh a s t h e a d v a n t a g e so f n o n Ｇc o n t a c t ,l o n g d i s t a n c ea n de a s yt od i s g u i s e ．S i n c e g a i t r e c o g n i t i o nw a s p r o p o s e d i n １９９４,i t h a s d e v e l o p e d r a p i d l y ．W i t h t h e a c c e l e r a t i o n o f t h e a l g o r i t h m ,g a i t r e c o g n i t i o nh a s m o r ea d v a n t a g e st h a ni m a g er e c o g n i t i o ni nt h ef i e l do f i n t e l l i g e n tv i d e os u r v e i l l a n c e ．T h i s p a p e r s u m m a r i z e d t h e p r i n c i p l eo f g a i t r e c o g n i t i o na n di n t r o d u c e di t sa p p l i c a t i o ni nv a r i o u ss t a g e so fr e c o g n i t i o n ,a n dt h e n s u m m a r i z e da n d s o r t e d o u t t h e d a t a b a s e ,p u t f o r w a r d t h em e t h o d s a n d p r o s p e c t s o fm u l t i Ｇf e a t u r e f u s i o n r e c o g n i t i o n ,a n d l o o k e d f o r w a r d t o t h e f u t u r ed e v e l o p m e n td i r e c t i o no f i d e n t i t y r e c o g n i t i o n ．T h e g e n e r a t i o na n da p p l i c a t i o no fb i o r a d a r w i l l p r o v i d em o r e p o s s i b i l i t i e s f o r g a i t r e c o gn i t i o n ．K e yw o r d s ㊀G a i t r e c o g n i t i o n ,M u l t i Ｇf e a t u r e f u s i o n r e c o g n i t i o n ,D a t ab a s e ,B i o l o g i c a l r a d a r t e c h n o l o g y ,F a c e r e c o g n i t i o n ㊀㊀㊀步态是以足带动身体的行进方式,而通过人的行走模式来进行个体身份的识别就叫 步态识别 (g a i t r e c o gn i t i o n )[１].步态识别具有不需刻意配合与接触㊁信息采集距离远㊁特征难以掩藏的特点,使其在安全防护㊁医学治疗㊁防恐防暴㊁人机交互㊁嫌疑人搜寻㊁智能视频监控等领域有了长足发展.但其易受环境㊁衣着㊁时间㊁采集视角等条件影响,从而制约了其进一步推广与应用[２].而人脸识别由于与步态识别存在缺陷互补的关系,因此近期两者的融合识别得到了长足发展.此外生物雷达技术在步态识别上的应用也是值得讨论的方向.本文主要介绍了步态识别的过程㊁数据库发展情况㊁步态与其他生物特征融合识别的研究现状以及生物雷达在步态识别上的应用,较为全面地总结了步态识别的原理以及未来发展方向.１㊀步态识别研究现状１９９４年来自M I T 媒体实验室的N i y o gi 与A d e l s o n [３]最早对人进行步态识别,他们提出了步态时空模式以及通过S n a k e s 方法来确定边界轮廓,在单人识别上取得了初步成功的尝试.２０００年美国D A R P A (美国国防部高级研究计划署)资助的H I D (远距离身份识别)计划从步态识别㊁人脸识别等因素上研究对远距离身份识别的影响[４].而国内对步态识别的研究始于中科院王亮博士团队,其创建了多个步态识别数据库,提出了基于人体剪影分析的步态识别方法等一系列理论[５].近年来,步态识别迅速发展.K u m a r 等[６]利用最小惯性轴和最外轮廓的距离关系,以区间值符号特征的形式提取步态特征.B o u c h r i k a 等[７]通过模型法研究了多因素(如速度㊁衣物㊁鞋子等)共同作用下的步态识别[８].S u n 等[９]提出了基于k i n e c t 骨架特征的视图不变步态识别方法.L i s h a n i 等[１０]使用基于G E I 的局部多尺度特征描述符进行人类步态识别.刘冠群等[１１]针对视频监控中步态识别算法准确度较低的问题,提出一种双边傅里叶校正点估计类H a a r 特征模板匹配的多镜头步态识别算法,有效提高了分类识别精度.赵喜玲等[１２]提出了基于静态能量图和动态群体隐马尔可夫模型的步态识别方法,对角度变化有一定的鲁棒性且减少了噪声对识别的影响.徐守坤等[１３]提出使用融合H o g 和GE I 算法的方法即S EF ＧGH EI 能量图提取步态特征,用协同表示的方法进行训练,通过计算测试样本的最小重构误差进行分类,提升了单一视角下及跨视角下的步态识别准确率.２㊀步态识别过程目前基于光学图像的步态识别的系统框架如图１所示,主要有步态检测㊁特征提取处理和识别分类３个阶段,人体可用于识别的步态特性也分为静态和动态特征[１４].图１㊀基于光学图像的步态识别系统框架图２展示了步态识别各个阶段使用的主要算法,强调了使用步态动态识别人类步态模式的标准程序,其涉及以下阶段:从步态动态中提取特征;特征的规范化;选择最相关功能的方法;分类阶段;对识别过程的评估.图２㊀使用步态动态执行步态识别的标准程序示意图其中在特征选择方法上主要有线性主成分分析法㊁基于内核的主成分分析法㊁遗传算法㊁爬山法等;在交叉验证环节主要有交叉验证方案㊁一次性离开等方法;在分类阶段也有多种建模方式,而在各种步态识别方法的识别评估阶段主要是通过正确率㊁灵敏度等参数来衡量该方法的优劣[１５].图２中使用的首字母缩写词对应于以下内容:线性主成分分析(P C A );基于内核的P C A (k P C A );遗传算法(G A );交叉验证方案(C V );一次性离开(L O O );分配最优平衡分层C V (D O B ＧS C V );聚类分析(C A );支持向量机(S VM );朴素贝叶斯(N B );逻辑回归(L R );K 最近邻居(K N N );决策树(D T );判别分析(D A );人工神经网络(A N N );多层感知器(M L P );概率神经网络(P N N );时间延迟神经网络(T D N N );负似然比(N L R );曲线下面积(A U C ).３㊀数据库介绍算法固然重要,但是支撑算法模型训练的数据库往往成为制约性能的瓶颈,而步态识别领域就存在数据库规模小㊁数量少㊁多样性少等制约.本节主要总结步态识别数据库的发展及目前较为常用的步态数据库.最早的步态数据库由加州大学圣地亚哥分校(U n i v e r s i t yo fC a l i f o r n i a ,S a nD i e go ,U C S D )的研究者于１９９８年创建[２],在文献[１６Ｇ１７]中有所提及和使用.U S C D 步态数据库包含６人,共４２个视频序列.而国内最早的步态数据库是由中国科学院自动化研究所在２００１年创建的C A S I A 步态数据库数据集A [１８].其包含２０人,共２４０个序列,从３个不同的视角进行信息采集.第一个相对较为全面的数据库由佐治亚理工学院(G e o r g i a I n s t i t u t e o fT e c h n o l o g y )所创建,其在采集过程中考虑了环境㊁采集距离㊁视角变化等因素,还采集了人体关节的运动信息.而多视角数据库创建于卡耐基Ｇ梅隆大学(C a r Ｇn e g i eM e l l o nU n i v e r s i t y ),通过行走时用６个摄像头从不同的角度进行拍摄来获得数据,对于视角无关的步态识别算法的研究有所帮助.包含上述数据库在内的常用的公开步态数据库的详细情况如表１所列.表１㊀常用的公开步态数据库数据库对象数量序列数量环境设置创建时间影响因素U C S D[１６Ｇ１７]６４２室外１９９８－M I T A I[１９]２４１９４室内２００１视角㊁时间G e o r g i aT e c h [２０]２０１８８室内㊁室外磁跟踪器２００１视角㊁时间㊁距离C MU M o b o [２１]２５６００室内跑步机２００１６个视角速度㊁携带物㊁倾斜H I D ＧUM D１[２２]２５１００室外２００１４个视角H I D ＧUM D２[２２]５５２２０室外２００１２个视角U S FG a i t d a t a b a s e [２３]１２２１８７０室外２００１２个视角路面㊁鞋子㊁携带物C A S I A ＧA [２４]２４２４０室外２００１３个视角S O T O NS m a l l [２５]１２－室内㊁室外２００３视角㊁鞋子㊁衣着㊁携带物㊁速度S O T O N L a r ge １１５２１２８室内㊁室外跑步机２００３视角S O T O N T e m po r a l ２０２４０室外２００３时间㊁视角C A S I A ＧB [２６]１２４１３６４０室内２００５１１个视角衣着㊁携带物C A S I A ＧC [２７]１５３１５３０室外㊁夜晚红外摄像机２００５速度㊁携带物O U ＧI S I R D a t a s e tA [２８]３４４０８室内跑步机２００７速度O U ＧI S I R D a t a s e tB６８１３５０室内跑步机２００７衣着O U ＧI S I R D a t a s e tD１８５３７０室内跑步机２００７步态波动U S M T[２８]１０３１００５通道环境２００８多特征㊁三维１３第６A 期金㊀堃,等:步态识别现状与发展４㊀步态与其他生物特征融合多特征融合的身份识别可以有效降低识别的错误率.人脸信息和步态信息都易于获取,不需要人为配合,同时两种特征的缺陷存在互补,对于人脸识别影响很大的照明㊁分辨率等因素对步态识别的影响较小,而制约步态识别效果的衣着㊁环境等因素人脸识别却有很高的鲁棒性,因此近几年将两者融合识别的研究也在不断深入[２９].国内主流的步态识别与人脸识别融合的方法如下.２０１１年,李秩在视频监控图像中自动提取行人轮廓图像及人脸图像并建立了人体自适应三维数学模型,通过对步态图像序列的跟踪,获取行人的关节角度参数.其利用跟踪结果构造模型步态能量图作为步态的整体特征,利用小波变换后的行人下肢关节角度作为步态的动态特征进行步态识别.然后对人脸图像预处理方法和人脸识别算法进行了实验研究,优选出适合远距离身份识别的人脸识别算法.利用超分辨率图像重建技术提高了人脸图像分辨率,从而提高了人脸识别率.最后,利用DＧS证据理论㊁最大法则㊁最小法则㊁加法法则㊁多数投票法等融合算法进行身份识别对比实验.最终证明,DＧS证据理论融合步态和人脸进行身份识别的识别率更高[３０].２０１５年,陈佩瑶[３１]设计了融合人脸和步态两种生物特征实现身份识别的多生物特征识别方案.其采用了实时性好㊁准确精度高的单一生物特征提取与分类匹配算法,提出了基于决策层的自适应多生物特征融合识别方法,提高了身份识别的准确率.在人脸识别方面,采用结合O p e nC v工具箱的A d a b o o s t级联分类器方法进行多角度人脸检测,并采用非负矩阵分解NM F提取人脸特征,利用欧氏距离矩阵进行人脸识别和分类.步态识别方面,在步态能量图G E I的基础上根据左右步态轮廓线进行步态轮廓图调整,并在此基础上生成动态能量矩阵D E M(D y n a m i cE n e r g y M a t r i x),通过P C A主分量分析后,根据相似度函数对每个测试对象进行分类.在多生物特征融合方面,提出了一种基于决策层的多角度人脸和步态的自适应融合识别方法.该方法提取人脸和步态特征并分别获取测试图像到训练图像库的欧氏距离数组集合,利用非线性规划对每个生物特征的距离匹配值进行自适应分配权值,以获得最优的联合匹配分数,达到最好的信息融合结果.由于该融合权值会随着不同的测试对象和角度发生变化,因此有一定的实时性和适应性.２０１６年,余杰[３２]提出了一种基于人体模糊跟踪的人脸跟踪获取算法(H u m a nB o d y F u z z y T r a c k i n g B a s e dF a c eT r a cＧk i n g a n dC a p t u r i n g A l g o r i t h m,BＧF T C).该算法首先根据目标身体各肢体部分特征及运动一致性匹配跟踪定位目标的身体,然后根据目标头部与身体的位置及运动相关性定位获取目标的脸部图像.在对目标身体跟踪识别的同时,引入了在线特征学习更新机制以应对目标的外观特征的逐步变化.实验结果证明,该算法对目标头部姿态㊁镜头视角㊁脸部表情等变化,以及脸部局部遮挡㊁化妆㊁伪装等不利因素具有完全的鲁棒性,同时具有极好的脸部跟踪获取及归属分类效果.２０１８年,P u n y a n i提出了一种系统[３３],采用决策级融合方法,将人脸分类器的顶级匹配传递给步态分类器,然后确定未知人的身份.对于人脸识别,采用基于主成分分析的方法以及基于贝叶斯推理的分类器;而对于步态识别,实施基于模型的策略,其利用被识别为与识别最相关的各种步态特征基于使用光电运动捕捉系统收集的数据.此外,H o u实现了以分层方式利用不同分辨率来识别整个脸部以及各种脸部组件系统[３４],发现其比仅使用最高分辨率图像的单层对应物能获得更高的准确性.５㊀生物雷达在步态识别上的应用近年来,生物雷达技术发展迅猛,基于生物雷达的人体步态信号非接触检测技术具有不受光线影响㊁可全天候识别,可穿透衣物㊁伪装甚至墙壁,可在烟㊁尘㊁雾等能见度低的天气条件下使用等优势[３５].基于生物雷达的人体步态信号非接触检测技术主要包含生物雷达技术㊁人体步态信号提取技术及信号处理技术,处理过程如图３所示.图３㊀基于生物雷达的人体步态信号非接触检测技术原理目前,国内外对于人体步态非接触检测的研究主要利用超宽带生物雷达,连续波雷达的使用较少[３６].但连续波雷达的多普勒效应对于人体步态检测具有重要意义.G e i s h e i m e r 等利用一台１０．５G H z的连续波雷达来检测人体行走产生的微多普勒信号,并使用短时傅立叶变换与线调频小波变换(C h i r p l e tT r a n s f o r m,C T)对信号进行处理,从人体步态信号中获取了不同的特征[３７].O t e r o等详述了利用连续波雷达获取人走路时产生的多普勒特征信号,并利用傅立叶变换分析信号.这些关键特征信号在人类行走运动中具有代表性.他们针对不同性别的人进行了实验,并开发了一个简单的分类系统来进行识别[３８].Z h a n g将不同的时频分析方法应用于人体步态雷达回波多组分非平稳信号分析,并通过这些分析得到了人体步态时频特征,为今后的研究奠定了基础[３９].基于生物雷达的人体步态非接触技术从提出到实现,依赖于生物雷达技术及信号处理技术的发展.生物雷达技术的革新及新的㊁更有效的信号处理技术的出现,都将为基于生物雷达的人体步态非接触技术的发展带来新的契机[４０].结束语㊀本文详细介绍了步态识别在国内外的发展现状㊁识别流程以及常用的数据库情况,并针对步态识别的局限进行了多特征融合识别方法的讨论,集中介绍了人脸识别与步态识别的融合识别过程.此外对于目前还是起步阶段的基于生物雷达技术的步态识别方法及研究现状加以阐述.可以得知,人们正在仿照人类的认知方式,利用多感官融合技术来不断提升人物识别与追踪的能力.尤其是人脸识别与步态识别技术的融合,目前在人物识别领域的应用还只是２３计算机科学㊀２０１９年刚刚起步,其中的大量研究还有待于探索.作为身份识别的前进方向之一,人脸与步态识别融合的研究还有可以继续改进之处:利用不同融合策略使整体效果得到提升;探索利用不同的适应机制来改变权重;利用最新的人工智能㊁监督与非监督学习技术,在提供海量数据的前提下,让机器进行不断地自我深度进化学习等[４１].而基于生物雷达的人体步态非接触技术在未来也将在医学研究领域㊁人体步态成像㊁生物雷达的小型化方面有所发展,对于生物识别起到促进作用.在未来,随着计算机视觉技术的发展,在各种需求的刺激下,步态分析与识别必定有更大的发展.同时步态分析与识别也会促进计算机视觉技术的发展.参考文献[１]WA N GL,N I N G H Z,T A N T N,e t a l．F u s i o no f s t a t i c a n dd yＧn a m i c b o d y b i o m e t r i c s f o r g a i tr e c o g n i t i o n[J]．I E E E T r a n s a cＧt i o n so n C i r c u i t sa n d S y s t e m sf o r V i d e o T e c h n o l o g y,２００４,１４(２):１４９Ｇ１５８．[２]于仕琪．多视角步态分析与识别[D]．北京:中国科学院自动化研究所,２００７．[３]S H A K HN 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g:A r e v i e w[J]．M ed i c a lE n g i ne e r i n g&P h y s i c s,２０１８,５３:１Ｇ１２．[１６]L I T T L EJJ,B O Y DJ E．R e c o g n i z i n gp e o p l eb y t h e i r g a i t:t h e s h a p eo f m o t i o n[J]．V i d e r e:J o u r n a lo fC o m p u t e r V i s i o n R eＧs e a r c h,１９９８,１(２):２Ｇ３２．[１７]HA Y F R O NＧA C Q U A HJB,N I X O N M S,C A R T E RJN．A u t oＧm a t i c g a i t r e c o g n i t i o nb y s y m m e t r y a n a l y s i s[C]ʊP r o c．o f３r dI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo n A u d i oa n d V i d e oB a s e dB i o m e t r i cP e r s o nA u t h e n t i c a t i o n．H a l m s t a d,S w e d e n,２００１:２７２Ｇ２７７．[１８]C e n t e r f o r B i o m e t r i c s a n dC h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n s e s S e c u r i t y R e s e a r c h,I n s t i t u t eo fA u t o m a t i o n[O L]．h t t p://w w w．c b s r．i a．a c．c n．[１９]T A N AWO N G S UWA N R,B O B I C K A．P e r f o r m a n c eA n a１y r s i s o fT i m eD i s t a n c eG a i tP a r a m e t e r su n d e rD i f e r e n tS p e e d s[C]ʊP r o c o f t h e４t h I n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo n A u d i oＧa n d V i d e oＧB a s e dB i o m e t r i cP e r s o n A u t h e n t i c a t i o n．G u i l d f o r d,U K,２００３:７１５Ｇ７２４．[２０]C U N T O O R N,K A L E A,C H E L A P P A R．C o m b i n i n g M u l t i p l eE v i d e n c e sF o rG a i tR e c o g n i t i o n[C]ʊP r o co f t h eI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo n A c o u s t i c s,S p e e c ha n dS i g n a lP r o c e s s i n g．H a n gK o n g,C h i n a,２００３:３３Ｇ３６[２１]C HA L I D A B H O N G S E T,K R U G E R V,C H E L A P P A R．T h e UM D D a t a b a s ef o r H u m a nI d e n t i f i c a t i o na ta D i s t a n c e[R]．T e c h n i c a lR e p o r t．C o l l e g e P a r k,U S A:U n i v e r s i t y o f M a r y l a n d,２００１．[２２]G R O S SR,S H I J．T h eC MU M o t i o no fB o d y(M o B o)D a t a b a s e [R]．T e c h n i c a lR e p o r t,C MUＧR IＧT RＧ０１Ｇ１８．P i t t s b u r g h,U S A:C a r n g i eM e l l o nU n i v e r s i t y,２００１．[２３]N I X O N M,C A R T E RJ,S HU F L E RJ,e ta l．E x p e r i m e n t a lP l a nf o rA u t o m a t i cG a i tR e c og n i t i o n[R]．T e ch ni c a lR e p o r t．S o u t hＧa m p t o n,U K:U n i v e r s i t y o f S o u t h a m p t o n,２００１．[２４]S A R K A RS．T h eH u m a n I DG a i tC h a l l e n g eP r o b l e m:D a t a S e t s, P e r f o r m a n c e a n dA n a l y s i s[J]．I E E E T r a n so nP a t t e r nA n a l y s i sa n d M a c h i n e I n t e l l i g e n c e,２００５,７(２):１６２Ｇ１７７．[２５]Y U S Q,WA N G L,HU W M,e ta l．G a i tA n a l y s i s f o rH u m a nI d e n t i f i c a t i o n i nF r e q u e n c y D o m a i n[C]ʊP r o c．o f３r dI n t e r n aＧt i o n a l C o n f e r e n c eo nI m a g ea n d G r a p h i c s．H o n g K o n g,C h i n a,２００４:２８２Ｇ２８５．[２６]Y USQ,T A N DL,HU A N G K Q,e t a l．R e d u c i n g t h e e f f e c t o f n o i s e o nh u m a nc o n t o u r i n g a i tr e c o g n i t i o n[C]ʊP r o c．o f２n dI A P R I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n B i o m e t r i c s．S e o u l,K o r e a,２００７．[２７]T A N D L,Y U S Q,HU A N G K Q,e ta l．W a l k e rr e c o g n i t i o n w i t h o u t g a i t c y c l ee s t i m a t i o n[C]ʊP r o c．o fT h e２n d I n t e r n a t i oＧn a l C o n f e r e n c e o nB i o m e t r i c s．S e o u l,K o r e a,２００７:２２２Ｇ２３１．[２８]S E E L Y RD,S AM A N G O O E IS,L E E M,e t a l．T h eU n i v e r s i t y o f S o u t h a m p t o n M u l t iＧB i o m e t f i cT u n n e l a n dI n t r o d u c i n g aN oＧv e l３D G a i tD a t a s e t[C]ʊP r o co f t h e２n dI E E EI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo n B i o m e t r i c s:T h e o r y,A p p l i c a t i o n sa n dS y s t e m s．W a s h i n g t o n,U S A,２００８:１Ｇ６．[２９]刘若水,关羽,杨薇．人脸与步态识别技术在人物识别与追踪领域的应用[J]．河南科学,２０１７,３５(８):１２３２Ｇ１２３６．[３０]李轶．基于步态与人脸融合的远距离身份识别关键技术研究３３第６A期金㊀堃,等:步态识别现状与发展[D]．天津:天津大学,２０１１．[３１]陈佩瑶．监控视频下融合多生物特征的身份识别研究[D]．华北电力大学,２０１５．[３２]余杰．基于视频的人体目标跟踪与识别技术研究[D]．成都:电子科技大学,２０１６．[３３]P U N Y A N IP,G U P T A R,K UMA R A．H u m a na g eＧe s t i m a t i o n s y s t e mb a s e d o n d o u b l eＧl e v e l f e a t u r e f u s i o n o f f a c e a n d g a i t i m aＧg e s[J]．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fI m a g e&D a t a F u s i o n,２０１８(４):１Ｇ１５．[３４]H O UX,L I UZ．F u s i o n o f F a c e a n dG a i t f o rH u m a nR e c o g n i t i o ni nV i d e oS e q u e n c e s[C]ʊI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nI n f o r m aＧt i o nT e c h n o l o g y a n dC o m p u t e r S c i e n c e．I E E E,２００８:５７７Ｇ５８０．[３５]王帅杰,李钊,王梦梦,等．基于生物雷达的人体步态非接触检测技术研究进展[J]．国际生物医学工程杂志,２０１７,４０(１):４６．[３６]王帅杰,李钊,张华,等．一种基于连续波生物雷达的人体步态非接触检测系统[J]．中国医疗设备,２０１６,３１(１２):２６Ｇ３０．[３７]G E I S H E I M E RJL,MA R S HA L L W S,G R E N E K E RE．Ac o nＧt i n u o u sＧw a v e(C W)r a d a rf o r g a i ta n a l y s i s:S i g n a l s[C]ʊ３５t hA s i l o m a rC o n f e r e n c e o nS i g n a l s,S y s t e m s&C o m p u t e r s．P a c i f i cG r o v e,U n i t e dS t a t e s:I E E E,２００１:８３４Ｇ８３８．[３８]O T E R O M．A p p l i c a t i o no f ac o n t i n u o u sw a v er a d a r f o rh u m a ng a i t r e c o g n i t i o n[C]ʊS i g n a l P r o c e s s i n g,S e n s o r F u s i o n,a n dT a rＧg e t m R e c o g n i t i o n．O r l a n d o,U n i t e dS t a t e s:I n t e r n a t i o n a lS o c i e t yf o rO p t i c s a n dP h o t o n i c s,２００５:５３８Ｇ５４８．[３９]Z H A N GJ．B a s i c g a i t a n a l y s i sb a s e do nc o n t i n u o u sw a v er a d a r [J]．G a i t&P o s t u r e,２０１２,３６(４):６６７Ｇ６７１．[４０]王曦泽．连续波生物雷达的关键技术研究[D]．北京:中国科学院大学,２０１４．[４１]薛召军,靳静娜,明东,等．步态识别研究现状与进展[J]．生物医学工程学杂志,２００８(５):１２１７Ｇ１２２１．(上接第５页)[９]R O S T A N S K I M,G R O C H L A K,S E MA N A．E v a l u a t i o n o fh i g h l y a v a i l a b l ea n df a u l tＧt o l e r a n t m i d d l e w a r ec l u s t e r e da r c h iＧt e c t u r e s u s i n g R a b b i t MQ[C]ʊC o m p u t e rS c i e n c ea n d I n f o r m aＧt i o nS y s t e m s．I E E E,２０１４:８７９Ｇ８８４．[１０]A Y A N O G L U E,A Y T A SY,N A HUM D．M a s t e r i n g R a b b i t MQ [M]．P a c k t P u b l i s h i n g,２０１６,１:７６Ｇ７７．[１１]T K R AM E R J．A d v a n c e d m e s s a g e q u e u i n gp r o t o c o l(AMQ P) [M]．B e l l t o w n M e d i a,２００９．[１２]V I D E L A A,V I D E L A A．R a b b i t MQi n A c t i o n[M]．M a n n i n g P u b l i c a t i o n s,２０１２．[１３]G I L L E S．K a f k a:t o w a r da m i n o r l i t e r a t u r e[M]．U n i v e r s i t y o f M i n n e s o t aP r e s s,１９８６．[１４]E S MA I L IKS,E S MA I L IKS．K a f k a v e r s u sR a b b i t MQ:Ac o mＧp a r a t i v e s t u d y o f t w o i n d u s t r y r e f e r e n c e p u b l i s h/s u b s c r i b e i mＧp l e m e n t a t i o n s:I n d u s t r y P a p e r[C]ʊA C M I n t e r n a t i o n a lC o n f eＧr e n c e o nD i s t r i b u t e d a n dE v e n tＧB a s e d S y s t e m s．A C M,２０１７:２２７Ｇ２３８．[１５]P R O U L X T,H E I N ESJ．C o n n e c t i o n s f r o m K a f k a:e x p o s u r e t o m e a n i n g t h r e a t s i m p r o v e s i m p l i c i t l e a r n i n g o f a n a r t i f i c i a l g r a mＧm a r[J]．P s y c h o l o g i c a l S c i e n c e,２００９,２０(９):１１２５．[１６]C OM P U T I N GCC,WA N G M H,L IY,e t a l．R e d e s i g n i n g K a fＧk a M e s s a g e Q u e u e S y s t e m:T o w a r d a D e c e n t r a l i z e d S t a t e f u lB r o k e r S y s t e m[J]．２０１７．[１７]G A R G N．A p a c h eK a f k a[M]．P a c k t P u b l i s h i n g L t d,２０１３．[１８]H E N J E S R,S C H L O S S E R D,M E N T H M,e t a l．T h r o u g h p u t P e r f o r m a n c e o f t h eA c t i v e MQJ M SS e r v e r[M]ʊK o m m u n i k aＧt i o n i nV e r t e i l t e n S y s t e m e n(K i V S)．D B L P,２００７:１１３Ｇ１２４．[１９]I O N E S C U V M．T h e a n a l y s i so f t h e p e r f o r m a n c eo fR a b b i t MQa n d A c t i v e MQ[C]ʊR o e d u n e tI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eＧN e tＧw o r k i n g i nE d u c a t i o na n dR e s e a r c h．I E E E,２０１５:１３２Ｇ１３７．[２０]K L E I N AF,S T E F A N E S C U M,S A I E DA,e t a l．A n e x p e r i m e nＧt a lc o m p a r i s o n o f A c t i v e MQ a n d O p e n MQ b r o k e r si n a s y nＧc h r o n o u sc l o u de n v i r o n m e n t[C]ʊF i f t hI n t e r n a t i o n a lC o n f eＧr e n c eo n D i g i t a l I n f o r m a t i o n P r o c e s s i n g a n d C o m m u n i c a t i o n s．I E E E,２０１５:２４Ｇ３０．[２１]H E N J E S R,M E N T H M,H I MM L E R V．I m p a c t o f C o m p l e xF i l t e r s o n t h eM e s s a g eT h r o u g h p u t o f t h eA c t i v e MQJ M SS e rＧv e r[M]ʊM a n a g i n g T r a f f i c P e r f o r m a n c e i n C o n v e r g e dN e t w o r k s．S p r i n g e rB e r l i nH e i d e l b e r g,２００７:１９２Ｇ２０３．[２２]C H E N G,D U Y,Q I N P,e ta l．D e s i g na n dR e a l i z a t i o no fA cＧt i v e MQB a s e dH i g hP e r f o r m a n c e M e s s a g eC l u s t e r[C]ʊI n t e rＧn a t i o n a l C o n f e r e n c e o nC h e m i c a l S c i e n c e a n dE n g i n e e r i n g．２０１３．[２３]Z H A N GY,X ULX．F e a t u r e a n dC o n f i g u r a t i o nR e s e a r c h o fA cＧt i v e MQ[J]．C o m p u t e r P r o g r a m m i n g S k i l l s&M a i n t e n a n c e,２０１１,１２:６Ｇ１３．[２４]S U R H O N E L M,T E N N O E M T,H E N S S O N OW SF,e ta l．O p e n W i r e(b i n a r yp r o t o c o l)[M]．B e t a s c r i p t P u b l i s h i n g,２０１０．[２５]S U R H O N E L M,T E N N O E M T,H E N S S O N OW SF,e ta l．W SＧN o t i f i c a t i o n[M]．B e t a s c r i p t P u b l i s h i n g,２０１０．[２６]M I L L E RJ．A F e a t u r eS e tf o rt h e E x t e n s i b l e M e s s a g i n g a n d P r e s e n c eP r o t o c o l(X M P P)[J]．C h i n aE d u c a t i o n a lT e c h n o l o g y,２０１５,１７:２０２５Ｇ２０３２．[２７]S N Y D E R B,B O S A N A C D,D A V I E S R．A c t i v e MQ i n A c t i o n [M]．M a n n i n g P u b l i c a t i o n sC o,２０１１．[２８]L I A OJ,Z HU A N GX,F A NR,e t a l．T o w a r d aG e n e r a l D i s t r i b uＧt e d M e s s a g i n g F r a m e w o r kf o r O n l i n e T r a n s a c t i o n P r o c e s s i n gA p p l i c a t i o n s[J]．I E E E A c c e s s,２０１７,P P(９９):１．[２９]WA N G X R,WA N G X R,F E N GJ．F r o m A l i b a b a t oA p a c h e: R o c k e t MQ s P a s t,P r e s e n t,a n d F u t u r e[E B/O L]．h t t p s:// w w w．i n f o q．c o m/a r t i c l e s/a l i b a b aＧa p a c h eＧr o c k e t m q．[３０]MA Y,Y A N R,S U NJ,e t a l．A MQ T TP r o t o c o lM e s s a g eP u s h S e r v e rB a s e do n R o c k e t MQ[C]ʊI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nI n t e l l i g e n t C o m p u t a t i o nT e c h n o l o g y a n dA u t o m a t i o n．２０１７:２９５Ｇ２９８．[３１]T h eA p a c h eS o f t w a r eF o u n d a t i o n．R o c k e t MQ A r c h i t e c t u r e[E B/ O L]．h t t p://r o c k e t m q．a p a c h e．o r g/d o c s/r m qＧa r c．[３２]H I N T J E N SP．Z e r o MQ:m e s s a g i n g f o rm a n y a p p l i c a t i o n s[M]．O R e i l l y M e d i a,I n c．,２０１３．[３３]F E N G P I N G P,J I A N Z H E N G C．D i s t r i b u t e d s y s t e m b a s e d o n Z e r o MQ[J]．E l e c t r o n i cT e s t,２０１２,７(７):２４Ｇ２９．[３４]H I N T J E N SP．Z e r o MQ:云时代极速消息通信库[M]．北京:电子工业出版社,２０１５．[３５]C A R L S O NJL．R e d i s i n a c t i o n[M]．M a n n i n g P u b l i c a t i o n sC o．,２０１３．[３６]C A R L S O N J L．R e d i si n A c t i o n[M]．M a n n i n g P u b l i c a t i o n sC o．,２０１２．４３计算机科学㊀２０１９年。
步行康复训练机器人助行腿的步态规划与运动控制
策略实现方法及效果评估
策略实现方法
采用机器学习、深度学习等技术，对个性化步态规划策略进行训练 和优化，实现策略的自动调整与更新。
效果评估指标
制定效果评估指标体系，包括步行速度提升、步长增加、步行稳定 性改善等。
评估方法
采用对比实验、问卷调查等方法，对个性化步态规划策略的效果进行 定量和定性评估。
06
机器人助行腿可以根据患 者具体情况进行个性化训 练，提高康复效果。
减轻医护人员负担
机器人助行腿可以减轻医 护人员的工作负担，提高 康复效率。
步态规划与运动控制挑战
步态规划复杂性
步态规划需要考虑多种因素，如 患者身体状况、行走环境等，具
有很大的复杂性。
运动控制精度要求
运动控制需要保证机器人助行腿的 稳定性和安全性，对精度要求较高 。
人机交互难题
如何实现自然、舒适的人机交互是 步态规划与运动控制面临的重要难 题。
02
步态规划基础理论
步态周期与阶段划分
步态周期
指行走过程中一个完整的步伐循 环所需的时间。
阶段划分
步态周期可分为支撑期和摆动期 两个阶段，其中支撑期包括单脚 支撑和双脚支撑，摆动期则是腿 部在空中摆动的过程。
步态参数定义及影响因素
选择不同年龄段、性别和步行 能力的受试者进行实验。
实验场景
模拟室内、室外、平地、坡道 等多种步行环境进行实验。
评估指标
采用准确率、召回率、F1值等 指标评估步态识别的性能。
实验结果
展示各种实验条件下步态识别 的结果，证明多传感器信息融
合方法的有效性。
05
个性化步态规划策略 设计实现
个性化需求分析与分类
基于数据的步态规划
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。
《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》
《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》一、引言随着科技的发展，步态识别技术在生物特征识别领域中逐渐崭露头角。
步态识别系统通过捕捉和分析人体行走时的姿态特征，实现对个体的身份识别。
本文将重点研究基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统，通过理论分析、实验设计以及实验结果，全面探讨该系统的设计与实现。
二、相关技术概述步态识别技术主要包括基于模型的步态识别和基于视频的步态识别两种。
基于模型的步态识别通过构建人体的三维模型进行步态分析，而基于视频的步态识别则主要依靠图像处理技术从视频中提取步态信息。
本文将主要关注基于视频的步态识别技术。
（一）图像处理技术图像处理技术是步态识别系统的核心，主要包括图像预处理、剪影提取和特征提取等步骤。
图像预处理用于消除图像噪声、提高图像质量；剪影提取则是将人体从背景中分离出来，形成人体剪影；特征提取则是从人体剪影中提取出步态特征。
（二）姿态特征分析姿态特征是步态识别的重要依据，包括人体的关节角度、肢体运动轨迹等。
通过对姿态特征的分析，可以实现对个体的步态识别。
三、系统设计与实现（一）系统设计思路本文提出的步态识别系统设计思路主要包括以下几个步骤：首先，通过图像处理技术从视频中提取出人体剪影；其次，对剪影进行姿态特征分析，提取出关键的人体姿态特征；最后，通过模式识别技术对提取的姿态特征进行分类与匹配，实现对个体的身份识别。
（二）系统实现方法1. 图像预处理：采用滤波、二值化等图像处理技术对原始图像进行预处理，消除噪声、提高图像质量。
2. 剪影提取：利用背景减除法或阈值分割法等算法从图像中提取出人体剪影。
3. 姿态特征提取：通过分析人体关节角度、肢体运动轨迹等特征，提取出关键的人体姿态特征。
4. 模式识别：采用机器学习、深度学习等算法对提取的姿态特征进行分类与匹配，实现对个体的身份识别。
四、实验设计与结果分析（一）实验设计本文通过设计实验来验证所提出的步态识别系统的性能。
步态识别关键技术研究
步态识别关键技术研究卢官明;衣美佳【摘要】高新技术的高速发展，使得越来越多的人对生物识别技术予以关注。
步态识别技术是一种新颖的生物特征识别技术，它通过人体行走姿态进行身份识别与认证，在安全监控和国防军事等领域的应用潜力也获得越来越多的关注。
文中首先分析了步态识别的研究意义和背景，以及步态识别系统的原理，再从主要评价指标、运动目标提取、步态特征提取、分类判决等几个主要方面介绍步态识别的技术现状，并分析了步态识别现存的困难和未来的发展方向。
%With the rapid development of advanced technology,biometrics recognition is paid more and more attention. Gait recognition is a novel biometrics recognition technology,which can recognize and identify a person by walking style.And it is catching more and more attention in the field of security monitoring and national defense and military. Firstly,the meaning and background of gait recognition are analyzed,followed by the basic theoryof gait recognition. Then,gait recognition technology is introduced fromthe aspects of main evalu-ation index,motion target extraction,gait feature extraction and classification judge and so on. In addition,some research challenges and future directions in gait recognition are discussed.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(000)007【总页数】7页(P100-106)【关键词】步态识别;目标检测;特征提取;分类判决【作者】卢官明;衣美佳【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003;南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003【正文语种】中文【中图分类】tP391随着信息化社会的日益发展，对重要信息的保密性保障变得愈加重要，有些比较传统的身份识别技术，如二代身份证、电子密码等，都已经跟不上时代的步伐，生物特征识别技术，正是符合时代要求的产物之一。
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
步态分析与识别技术研究
步态分析与识别技术研究近年来，随着科技的发展，步态分析与识别技术在多个领域得到了广泛的应用。
步态分析与识别技术是一种能够通过分析和识别人体的步态特征来识别个体身份或进行行为分析的技术。
它具有非接触、实时性强、不受时间和环境限制等优势，在人身份识别、犯罪侦查、智能安防等领域具有广阔的应用前景。
步态分析与识别技术的研究主要包括以下几个方面。
首先，是步态特征提取技术。
步态特征提取是步态分析与识别的核心环节，准确提取和表征步态特征对于后续的识别和分析至关重要。
步态特征提取技术主要分为两类，一是基于特征点的提取方法，通过提取人体关节位置和运动轨迹等特征点信息来描述步态特征；二是基于图像或视频的提取方法，通过对人体图像或视频进行处理来提取步态特征。
其次，是步态识别算法和模型研究。
步态识别算法和模型的选择对于步态识别的准确性和稳定性具有重要影响。
目前常用的步态识别算法包括传统的统计模型方法、机器学习方法（如SVM、KNN）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。
在模型选择上需要综合考虑算法的准确性、计算效率、对数据规模的要求等因素。
第三，是步态识别应用研究。
步态分析与识别技术在实际应用中具有广泛的前景。
一方面，步态分析与识别技术可以应用于人身份识别领域。
通过分析人体步态特征，可以实现身份验证、门禁系统等应用场景。
另一方面，步态分析与识别技术可以应用于行为分析领域。
通过分析人体步态特征，可以实现行人行为检测、异常行为识别等应用。
此外，还有一些相关的研究方向值得探索。
一是多传感器融合的步态分析与识别技术。
通过融合多个传感器，如运动捕捉系统、摄像头等，可以更全面地获取人体步态信息，提高步态识别的准确性和鲁棒性。
二是步态识别技术在健康监测和康复辅助领域的应用。
通过分析人体步态特征，可以实现对老年人、残障人群的日常活动监测和康复辅助。
总之，步态分析与识别技术是一种有广泛应用前景的技术。
步态特征提取、步态识别算法和模型选择以及步态识别应用是步态分析与识别技术研究的核心内容。
步态识别及其在智能视频监控中的应用
步态识别及其在智能视频监控中的应用步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，它是通过人们走路的姿态进行身份识别，与其它的生物特征识别技术相比，步态识别具有非接触、远距离和不容易伪装等优点，因而它比面像识别更适于智能视频监控系统。
本文介绍步态识别的基本工作原理、软件算法、特点及与面像识别的比较、在智能视频监控中的应用及其发展等。
人体生物特征识别是传统的模式识别问题，它是利用人的生理或行为特征进行人的身份识别。
指纹、眼虹膜与面像等是第一代生物特征，通常要求近距离的或者接触性的感知，如指纹需要接触指纹扫描仪，眼虹膜需要近距离地捕捉，而面像也不能距离远，否则不能提供足够的分辨率等。
显然，在远距离的情况下，上述的人体生物特征将不可能被使用。
但是，人的步态仍是可见的，且它可在被观察者没有觉察的情况下从任意角度进行非接触性的感知和度量。
因此，步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。
从视觉监控的观点来看，步态是远距离情况下最有潜力的生物特征，从而引起了国内外广大研究者们的浓厚兴趣。
例如美国国防高级研究项目署DARPA在2000年资助的HID（Human Identification at a Distance）计划，它的任务就是开发多模式的、大范围的视觉监控技术以实现远距离情况下人的检测、分类和识别，以增强国防、民用等场合免受恐怖袭击的自动保护能力。
步态识别基本介绍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。
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。
《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》
《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，步态识别技术在安全监控、医疗康复、人机交互等领域得到了广泛应用。
步态识别是指通过分析人体行走时的动态特征，如姿态、速度等，以实现身份识别的一种技术。
本文旨在研究并实现一种基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统，以提高步态识别的准确性和稳定性。
二、研究背景及意义步态识别作为一种生物特征识别技术，具有独特性和不易被伪造等优点。
传统的步态识别方法主要依赖于人体图像的深度信息和三维模型，但这些方法在复杂环境下易受光照、遮挡等因素影响，导致识别准确率下降。
因此，本研究通过提取人体剪影和姿态特征，实现对复杂环境下的步态准确识别，具有重要的理论和实际意义。
三、系统设计与实现1. 人体剪影提取本系统采用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉人体行走时的视频序列。
在视频处理过程中，采用背景减除法提取人体剪影。
首先，建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分运算，得到人体轮廓的二值图像。
然后，对二值图像进行形态学处理，消除噪声和细小干扰，得到清晰的人体剪影。
2. 姿态特征提取姿态特征是步态识别的重要依据。
本系统通过分析人体关节点的运动轨迹和相对位置，提取出人体的姿态特征。
具体而言，采用OpenPose等人体姿态估计算法，检测人体关键点的位置和运动轨迹，进而计算人体的步长、步频、步态周期等参数。
3. 步态识别算法本系统采用基于机器学习的步态识别算法。
首先，将提取到的人体剪影和姿态特征进行预处理和特征提取，形成特征向量。
然后，利用支持向量机（SVM）、神经网络等分类器对特征向量进行训练和分类，实现步态识别。
四、实验与分析为了验证本系统的性能，我们在不同环境下进行了大量实验。
实验结果表明，本系统在复杂环境下具有较高的识别准确率和稳定性。
具体而言，本系统的识别准确率达到了90%五、系统性能优化与拓展5. 性能优化为了进一步提高系统的识别准确率和稳定性，我们采取了一系列优化措施。
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多特征融合的步态识别算法
随着智能化技术的不断发展，步态识别技术逐渐成为研究热点。
步态识别技术可以应用于
诸如健康管理、安全监控、智能家居等领域，因此具有广泛的应用前景。
当前，步态识别
算法主要采用多特征融合的方法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。
本文将介绍多特征
融合的步态识别算法及其应用。
一、多特征融合的步态识别算法
多特征融合的步态识别算法是一种综合利用多种传感器信息的方法，以提高步态识别的准
确性和鲁棒性。
一般来说，步态识别算法主要包括三个步骤：数据采集、特征提取和分类
识别。
多特征融合的步态识别算法主要是在特征提取和分类识别两个步骤中进行融合。
在特征提取方面，多特征融合的步态识别算法可以利用多种传感器信息，如加速度计、陀
螺仪、磁力计等，提取多种特征，如时域特征、频域特征、小波特征等。
这些特征可以综
合反映人体步态的动态和静态特征，从而提高步态识别的准确性。
在分类识别方面，多特征融合的步态识别算法可以采用多种分类器，如支持向量机、人工
神经网络、决策树等。
这些分类器可以综合利用多种特征信息，从而提高步态识别的鲁棒性。
二、多特征融合的步态识别应用
多特征融合的步态识别算法在实际应用中具有广泛的应用前景。
以下是几个实际应用的例子：
1. 健康管理
多特征融合的步态识别算法可以用于健康管理领域，如老年人健康管理。
通过采集老年人
的步态信息，可以判断老年人的身体状态，如步态是否稳定、步速是否正常等，从而及时
发现老年人身体的异常情况，提高老年人的生活质量。
2. 安全监控
多特征融合的步态识别算法可以用于安全监控领域，如监狱安全监控。
通过采集犯人的步
态信息，可以判断犯人的行为是否正常，如是否有逃跑行为等，从而加强监狱的安全管理。
3. 智能家居
多特征融合的步态识别算法可以用于智能家居领域，如智能门锁。
通过采集家庭成员的步态信息，可以识别家庭成员的身份，从而实现智能门锁的自动开关，提高家庭安全性。
三、结论
多特征融合的步态识别算法是一种综合利用多种传感器信息的方法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。
该算法在健康管理、安全监控、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
随着智能化技术的不断发展，多特征融合的步态识别算法将在更多领域得到应用。