人体步态特征生物识别方法研究
近年来步态雷达越来越受到安全、军事等相关部门的 重视，而我国在这一领域的研究还未见报道。
步态雷达系统在采集了相关试验数据后，由于获 取的人体步态信号是时变频信号，采用常规傅里叶变 换进行处理因受到时变频信号的影响不能用于特征 提取，因此考虑采用时频分析的方法来分析信号的频 谱特征，从而提取人体行走步态特征。人体行走步态 雷达回波信号如图２所示。
当前国内研究较多的是基于视频图像的人体步 态识别方法，一个完整的步态识别算法通常由三步组 成：提取步态轮廓图；从步态轮廓图中提取和表达特 征；利用分类算法分类特征。下面分别对这三步进行 概括性介绍。 ２．１步态视频获取与图像预处理
当前研究人体步态特征一般通过摄像机来获取， 在获取的视频图像序列中不仅包含人的行走图像，还 包含人体背景图像如道路、房屋、树木、车辆等多种背 景信息。背景常受到天气、光照、影子等干扰，而人体 的图像也受到噪声的影响，因而使得步态轮廓图像检 测难度增大，因此在从图像中提取人体步态特征之前 需要对图像进行预处理，增强人体图像的同时消除背 景干扰的影响。
２００１年以后，一些研究机构发布了公开的步态数 据库，其中有包含超过１００个对象的大型步态数据 库。主要步态数据库包括：ＣＭＵ ＭＯＢＯ步态数据库［５１、 ＣＡＳＩＡ步态数据库、ＵＳＦ步态数以用以验证算法的有效性。总体上讲，样 本数量还是偏少，背景变化种类单一，因此也需要进 一步开发和开放更多的步态数据库资源。
人的生物特征有很多种类，但是利用某种生物特 征进行身份认证都有其优缺点。常用的生物特征有： ＤＮＡ、人耳、指纹、手形、步态、掌纹、人脸、虹膜、语音 以及签名等等。实际应用中，没有哪一种生物特征作
为身份识别可以满足所有应用的需要。例如指纹识别 具有高可靠性，然而指纹的采集需要实际的物理接 触。人脸和虹膜识别不需要物理接触，但是需要在正 面拍摄图像，并需要较近的拍摄距离。因此应该根据 应用的具体要求选择某一种生物特征或是多种生物 特征综合应用。
１人体行走步态的基本特征
人体步态是指人行走时的姿势，是人在步行时所 表现出的状态的统称。它是人体生物机构、运动调节 系以行为及心理活动在行走时的外在表现。正常步态 是指健康人用自我感觉最自然、最舒适的姿势行进时 的步态…。
从生物力学观点来看，一个人的步态是几百个关 节和肌肉的合成运动。早期的医学研究表明，人体的 步态中有２４种不同的成分，人体行走运动是整个人 体肢体结构的函数。由于人体结构是人人不同的，所 以人们相信使用步态的几百个参数可以唯一地区分 一个人。早期研究者曾经作过这样的实验，找一些相 互熟知和未知的观测者和受试者，将一些发光点固定 在受试者的几个关节上，使得观测者在黑暗中只能看 到这些发光点而不能看到受试者行走的肢体。实验发 现观测者可以通过这些发光点的运动轨迹识别出行 走者的性别以及行走者是否是某个朋友。这些实验最 早提供了步态识别可行性的证据１２１。
生物特征识别技术是采用某种自动技术测量个 人独特的生理特征或行为特征，并将这些特征与采集 的数据库中的模板数据进行匹配的一项身份验证新 技术，是随着计算机图像处理和模式识别等学科的发 展而逐步形成的新兴学科。与证件和密码相比，由于 人的生理特征比较稳定，生物特征不容易被窃取、遗 忘或破解，所以通常基于生理特征的识别技术具有更 高的准确率，在身份识别上体现了独特的优势。现今 生物特征识别技术已逐渐成为一种公认的应用较为 广泛的身份认证技术川。
常用的目标检测算法是运用变化检测算法从步 态视频图像中提取运动对象，如果视频中包含多个运 动对象，则需要在多个运动目标中提取感兴趣的人体 目标。这样提取出的运动对象还需要经过噪声和干扰 滤波，从而得到步态轮廓图和加强的人体图像，为进 一步特征提取处理打下基础。 ２．２从步态加强图中提取和表达特征
从前面的介绍中可知，人体步行结构有几百个参 数，从视频图像中获取如此多的特征是不可能的，因 而如何从视频序列的有限信息中提取出更多有效的 步态特征就成了目前研究的重点。步态特征的提取方 法有基于模型的方法、基于整体的方法等多种。选择 什么特征及如何表示这种特征，既关乎步态本身的特 点，又与具体的步态识别算法紧密联系１６１。
ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｉｄｅｏ ａｎｄ ｒａｄａｒ ｉｓ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｇａｉｔ ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｇａｉｔ ｆｅａｔｕｒｅ；ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ；ｔｉｍｅ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；ＳＴＦｒ；ｒａｄａｒ
在实现对步态特征的提取后，对选取特征的分类 是进一步识别的基础，针对不同的特征选取不同的分 类算法，目前已经应用到步态识别中的典型分类算法 包括Ｋ一近邻算法、支持向量机、隐马尔可夫模型、多 元判别分析和主分量分析等方法。通过这些方法实现
万方数据
·８ ·
天津工程师范学院学报
第２０卷
对步态特征的分类处理，从而实现对人体目标的生物 识别。 ２．４步态数据库的建立
第２０卷第４期 ２０１０年１２月
天津工程师范学院学报 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＩＡＮＪＩＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＥＤＵＣＡＴｌ０Ｎ
Ｖ０１．２０ Ｎｏ．４ Ｄｅｃ． ２０ｌＯ
人体步态特征生物识别方法研究
张军 （天津职业技术师范大学电子工程学院，天津３００２２２）
摘要：人体行走步态特征是一类重要的生物特征，基于步态特征实现生物识别的方法具有较多优势。在分析人体 行走步态特征的基础上，讨论了当前步态识别研究中采用的视频获取、目标提取、步态特征检测以及分类识别的主
Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ ｓｔｕｄｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｈｕｍａｎ ｇａｉｔ ｆｅａｔｕｒｅ ＺＨＡＮＧ ＪＵＮ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００２２２，Ｃｈｉｎａ）
数，对雷达获取的人体步态信号进行处理，可以得到
如图３所示的时频分布图。图３中横轴代表时间，纵
轴代表频率，从时频分布图中可以看出，人体手臂与
腿部以及躯干运动速度的变化。
图３基于短时傅里叶变换的步态信号时频分析
圉
Ｉ．．．．．．．．．一
短时傅里叶变换存在分析时宽同定、时间分辨和 频率分辨的同有问题，影响了对人体手臂、腿部速度 变化过程的细致分析。因此，可以进一步考虑采用小 波变换和Ｈｉｌｂｅｒｔ—ｈｕａｎｇ变换等方法来提取特征。
在生物特征识别技术里，步态识别是一种新兴的
收稿日期：２０１０－１０－１３ 基金项目：天津市自然科学基金资助项目（０９ＪＣＹＢＪＣ２７３００）． 作者简介：张军（１９６５一），男。教授，硕士生导师，研究方向为遥感信息处理．
万方数据
第４期
张 军：人体步态特征生物识别方法研究
·７·
识别技术。一般的步态识别过程首先使用摄像机拍摄 行人的步态视频图像，然后从步态视频图像中提取出 特征，最后通过与特征数据库中的特征进行比较来进 行识别。最近的研究开展了利用电磁波和超声波照射 人体获取人体行走产生的回波并从中提取人体步态 特征实现步态识别。
人体步态识别作为一种新兴的生物行为特征识 别，受到越来越多研究者的关注。步态就是人行走的 姿态，它由每个时刻身体各部位的相对运动组成。步 态识别就是通过每个人独特的行走姿势识别出不同 的人的身份。步态特征较之人脸、指纹、虹膜等其他生 物特征，它具有在远距离接触或低质量视频的状态下 进行人身份鉴别等优点１２１。
人体步态雷达是一种全天候型的低成本多普勒 雷达。其通过检测人体走动产生的微变多普勒频率信 号实现检测步态的目的。图ｌ所示为步态雷达试验示 意图。
图２人体行走步态雷达回波信号
对信号ｓ（￡）的短时傅里叶变换可以定义为：
●＋∞
Ｆｓ（ｔ，ｔｏ；ｈ）＝Ｊ ｓ（配）＾术（“一￡）ｅ＿ｊ狐ｄｕ
（８）
Ｊ—ＯＤ
其中，ｈ为短时分析窗函数。在分析中，采用海宁窗函
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｕｍａｎ ｗａｌｋｉｎｇ ｇａｉｔ ａｒｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｍａｎｙ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｆｏｒ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｉ— ｄｅｎｔｉ匆ｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇａｉｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｇａｉｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ ｖｉｄｅｏ ｉｍａｇｅ ａｃ－ ｑｕｉｒｅｍｅｎｔ，ｏｂｊｅｃｔ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｇａｉｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉ匆ｉｎｇ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｎｄ ｒａｄａｒ ｇａｉｔ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｉｍｅ—ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｇａｉｔ ｓｉｇｎａｌ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｐｏｉｎｔ ｉｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｎ晰ｍｕｌｔｉ ｓｅｎｓｏｒ ｄａｔａ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ
要技术，研究了基于雷达的步态信号提取方法并给出了实验步态信号时频分析结果；分析了当前研究中存在的主要 难点。提出了基于视频、雷达等多传感器数据融合提高步态识别能力的方法，讨论了步态识别的应用领域和前景。
步态识别方法分析与研究
ｍ ａ ＝
ｉ
＝
１
ｉ
（ｉ ｍ） ｉ Ｄ ａＤｊ 一 （ －
从 上式 可 以得 到 是 对 称 方 阵 ．如 果 矩 阵 ∑ 为 ｎ ｎ方 ￣
阵 ， 据 奇 异 值 分 解 理 论可 得 到 ｎ个 非零 特 征 值 入，２ ， 根 １ ， 入…
及 其对 应 的 特 征 向量 ｅ ￣２ ． ｅ ｌ ， － 。 ｅ －，
维普资讯
２０年 ｌ ０７ １月
湖 北 经 济 学 院学 报 （ 文社 会 科 学 版 ） 人 Ｊ ｕ ａ ｏ ｕ ｅ Ｕ ｉ ｒｉ ｆ ｃ ｎ ｍｉ （ ｕ ｎｔ ｓ ｎ ｏ ｉ ｃｅ ｃ ｓ ｏ ｒｌ ｆ ｂ ｉ ｎ ｅｓ ｙｏ ｏ ｏ ｃ Ｈ ｍａ ｉｅ ｄＳ ｃａ Ｓ ｉ ｅ ｎ Ｈ ｖ ｔ Ｅ ｓ ｉ ａ ｌ ｎ
２ 步 态 识别 方 法 ．
将 前 面 ｋ 个 特 征 向 量 构 建 成 特 征 空 间 矩 阵 为
［ｌ２ ｅ】 每个距离信号 ＤＪ ｅ，， ｋ， ｅ …， ｉ 在特征空间被投影为一点
以 下所 述 步 态 识 别 方 法 经 过 实 验 都 能 正 确 实 现 背 景 提 取 ， 体 检测 ， 人 并在 小 样 本数 据 库 获得 较 高 的 识 别率 。
２１基 于 Ｐ ［ ，， ｅ Ｄ 。 个步 １２ ｋ 态序列 将相 对应的 在特征空
间 中呈 现 一 条 轨 迹 。
利 用 背景 差 的方 法 提取 人 体 轮廓 ，将 人体 轮廓 沿 中线 投 影得 到一 维 向 量 ， 利用 主 元 分析 （Ｃ 方 法进 行 步 态 识 别 。 再 Ｐ Ａ）
觉 研 究领 域 形 成 一 个 关 注点 。本 文结 合 我们 对 步 态识 别 的 研 究 ， 各种 步 态识 别 方 法 的特 点进 行 了分 析 ， 助 于研 对 有 究 者 对 步 态识 别 这 一新 的研 究领 域 有 一 个 总体 认 识 和 了解 。
基于步态特征的身份识别算法研究
ｄ ｎｉ ｅ ｏ ｉ ｏ ．Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｐ ｔ ｆｒ ａ ｄ ａ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｍ ａ ｅ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｉｌｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｎ ｒ － ｅ ｔ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ ｈ ａ ｅ ｕ ｏ ｗ ｒ ｎ ｉ ｅ ｔ ｉａｉ ｌｏ ｔ ｙ ｔ ｎ ｉ ｆ ｏ ｉ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ａｔ ｐ ｔ ｈ ｃｅ ｔ ｓ ａ ｄ ｆｅ ａ ｒ ｉ ｉ
进行预处理 提取 运动 目标 ， 然后对 运动 目标进 行切 割提取步
式 中， （ ，） ａ ｘ Ｙ 表示当前图像在像素 （ Ｙ 处的亮度值 ，（ Ｙ ， ） ６ ，） 表示背景 图像 在像 素（ Ｙ 处 的亮度值 。 ，） 然后通过 式 （ ） 间接 背景 减 除后 的二值化 图像 进 行 ３对
由于步态空间和频率特征均可 以有 效步态 特征 ， 如果能
・
等
（） ２
【 ≤ ａ ｂ ≤１ ０ （ Ｙ ，（ Ｙ ￣２５ ０ ，） ， ≤口 ，） ｂ ，） ５ ＜
够将两者充 分结 合起来 ， 应该 能够 提高身份识 别系统 的正确 率和鲁棒性 ， 因此鉴 于特 征融合 思想 ， 文 首先对 步态 图像 本
Ｋ ＹＷＯＲ ： ｕ ｎｉｅｔｉａｏ ；ｕｐ ｒｖｃ ｒ ａｈｎ （ Ｖ ；ｅｔｒ ｓ ｎ Ｆｕ ｅ ａ ｓ ｒ Ｅ ＤＳ Ｈ ｍａ ｎ ｆ ｔ ｎ Ｓ ｐ ｏ ｅｔ ｃ ｉ Ｓ Ｍ） Ｆ ａ ｅｆ ｉ ； ｏｒ ｒ ｒ ｆ ｍ ｄ ｉｃ ｉ ｔ ｏｍ ｅ ｕ ｕｏ ｉ ｔｎ ｏ
２ Ｏ世纪 ９ ０年代 ， 人们 对步 态的身份识 别算 法 开始进 行
一
从 图 １可知 ， 步态 的身份 识别 系统 中 ， 为关 键 步骤 在 最
在 于对 步态 特征选择 ， 直接影响身份识 别正确率 。从 机器 其 视觉 的角度 来看 ， 当前步 态特 征提取 分 为两大 类 ： 步态 空 间 特征和 步态频率 特征 ， 但是无论 步态空间特征 或步态频 率特 征 只都 能描 述 步态 部分 信 息 ， 法全 面 的描 述 整个 步 态信 无 息， 因此 当前单一步 态特 征身份识 别的正确率 比较低 。
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。
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。
生物特征识别技术
生物特征识别技术生物特征识别技术是通过人体的生理结构或行为特征，对个体进行身份验证的一种技术。
它利用了身体构成的独特性，包括指纹、面部识别、虹膜、视网膜、手掌、掌纹、声音、步态等来识别个体。
与传统的密码、卡片、令牌等身份验证方式相比，生物特征识别技术更为便捷、高效、安全。
它不需要额外的信息记录，而且个体的生物特征无法被仿造或窃取。
因此，生物特征识别技术在金融、医疗、安保、物流等领域得到广泛的应用。
生物特征识别技术主要分为以下几种：1.指纹识别：指纹是指手指表面的皮肤纹理，每个人的指纹都是独特的。
指纹识别技术主要是通过将指纹图像与已有指纹图像库中进行比对，来确定身份。
指纹识别技术广泛应用于手机、电脑等入口系统的解锁。
2.面部识别：面部识别是指通过对人脸特征进行分析和比对，识别个体身份的一种技术。
它主要通过人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴等特征来确定身份。
面部识别技术在安保、金融等领域得到广泛应用。
3.虹膜识别：虹膜是人眼睛中最内层的一层组织，具有独特的生物特征。
虹膜识别技术主要通过对虹膜纹理进行分析，来确定个体身份。
它在高安全性场合得到广泛应用，如安保、金融等领域。
4.声纹识别：声纹识别是通过对个体声音的特征进行分析和识别，来确定身份的一种技术。
声纹识别技术主要利用人的语音信号来进行识别，可以用于电话银行、语音认证等领域。
5.步态识别：步态识别是指通过对人的步态特征进行分析和比对，来确定身份的一种技术。
步态识别技术主要通过对步态的节律、幅度、时间和速度等特征进行分析来识别个体身份。
步态识别技术在安保、身份验证等领域得到广泛应用。
6.掌纹识别：掌纹识别是指通过对手掌的纹路进行分析和比对，来确定身份的一种技术。
它利用手掌纹理独特的特征，可以用于身份认证和门禁系统等场合。
生物特征识别技术的优点是非常明显的。
首先，它在身份认证中具有很高的准确性和可靠性。
其次，生物特征识别技术不会被伪造、丢失或泄露，因为这些特征是与个体内在的生理结构或行为联系在一起的，因此具有固定性和独特性。
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
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。
生物特征识别文档
生物特征识别生物特征识别技术［摘录］在当今信息化时代，如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全，已成为一个必须解决的关键社会问题。
传统的身份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术。
它不但简洁快速，而且利用它进行身份的认定，安全、可靠、准确。
同时更易于配合电脑和安全监控、管理系统整合，实现自动化管理。
由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益，已引起各国的广泛关注和高度重视。
因此，本论文将尝试探讨整理生物特征识别技术这在实际中的推项前沿技术，和新兴的多模态发展趋势，并且关注其最新的科研方向及广利用现状！［关键词］生物特征；生物特征的识别与认证；步态识别；虹膜识别；皮肤芯片；脸像识别；多模态（即多生物特征融合）识别技术；每个个体都有唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，即生物特征。
它可划分为生理特征（如指纹、面像、虹膜、掌纹等）和行为特征（如步态、声音、笔迹等）。
生物识别就是依据每个个体之间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证。
他的主要内容是生物识别技术和生物识别系统。
生物识别技术（Biometric Identification Technology ）是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
更具体一点，生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
生物识别系统是对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组合而成的特征模板。
人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据可中的特征模板进行比对，以确定是否匹配从而决定接受或拒绝该人。
在目前的研究与应用领域中，生物特征识别主要关系到计算机视觉图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。
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。
人体行为识别介绍
人体行为识别介绍人体行为识别是指通过分析和识别人体的动作、姿态和行为，实现对个体身份、行为意图和心理状态的判断与识别。
它是一种基于人体动作特征的生物识别技术，可以应用于人机交互、智能安防、健康监控等领域。
本文将介绍人体行为识别的原理、方法和应用。
一、人体行为识别的原理人体行为识别的基本原理是通过分析和提取人体的动作、姿态和行为特征，利用数学模型和机器学习算法进行模式匹配和分类识别。
其基本步骤包括：数据采集、特征提取、模式识别和分类。
具体来说，数据采集可以通过传感器、摄像头等设备获取，然后通过图像处理和计算机视觉技术分析和提取人体的动作特征，如人体的关节点位置、运动轨迹等；接下来，通过机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，建立模型。
最后，将实时获取的数据与建立的模型进行匹配和比对，判断和识别人体的行为。
二、人体行为识别的方法1.传感器技术：包括惯性传感器、压力传感器、心率传感器等，可以实时监测和记录人体的动作、姿态和生理信号。
2.图像处理和计算机视觉技术：通过图像分析和处理，提取人体的动作特征，如人体关节点的位置、运动轨迹等。
常用的技术包括背景差分、轮廓检测、模板匹配等。
3.机器学习和深度学习：通过对训练数据进行学习和训练，建立人体行为识别的模型。
常用的算法包括支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
三、人体行为识别的应用1.智能安防：通过人体行为识别技术，可以实现对可疑行为的检测和警报。
例如，通过监控摄像头对人体行为进行分析，识别不寻常的行为模式，如盗窃、骚扰等，及时报警。
2.人机交互：人体行为识别可以实现无触控的人机交互方式，提供更加自然和智能的交互体验。
例如，通过对手势的识别，实现手势控制电视、智能家居等设备的操作。
3.健康监控：通过人体行为识别技术，可以对老人、儿童等特殊人群进行健康监护。
例如，通过分析人体的姿态和活动轨迹，判断老人是否跌倒，及时预警和救援。
4.人员管理：人体行为识别可以实现对人员身份和行为的管理。