作為生物識別技術領域的后起之秀，步態(tài)識別正以其支持遠距離識別、無需硬性配合、環(huán)境適應性強等特點開始進入到安防、交通、工業(yè)等行業(yè)領域展開相關應用，為行業(yè)帶來創(chuàng)新性的AI技術應用。

當下，隨著AI算法精度的持續(xù)提升以及應用場景的大量爆發(fā)，作為應用場景最為廣泛的生物識別代表性技術——人臉識別的落地應用已呈“燎原之勢”。然而，人臉識別對外界環(huán)境的要求仍相對苛刻，尤其在大規(guī)模人流密集場所，光線、遮擋、安裝角度、配合程度等因素都會影響到人臉識別的精準度。

同樣作為人流密集場所下用于身份認證的生物識別技術，步態(tài)識別則以其識別距離遠、應用范圍廣、無需配合等應用優(yōu)勢，可以很好的彌補人臉識別所存在的應用缺陷，由此也逐漸受到越來越多的關注。

步態(tài)識別，作為一種非受控性特征識別方式，是一種新興的生物特征識別技術。步態(tài)之所以能夠成為生物特征識別技術之一，同樣源自每個人步態(tài)的唯一性，從解剖學的角度分析，步態(tài)唯一性的物理基礎是每個人生理結(jié)構(gòu)的差異性，不一樣的腿骨長度、不一樣的肌肉強度、不一樣的重心高度、不一樣的運動神經(jīng)靈敏度，共同決定了步態(tài)的唯一性。

步態(tài)識別旨在通過人們走路的姿態(tài)進行身份識別。相比于指紋、人臉、掌紋、靜脈等靜態(tài)生物特征而言，步態(tài)屬于動態(tài)特征，因此在識別流程上更為復雜。

步態(tài)識別技術可以分為以下幾個步驟：采集步態(tài)、分析圖片、特征提取、數(shù)據(jù)比對。

先由不同角度的攝像機采集人的步態(tài)，通過檢測與跟蹤獲得步態(tài)的視頻序列，之后經(jīng)過預處理分析提取該人的步態(tài)特征。這其中包括對圖像序列中的步態(tài)運動進行運動檢測、運動分割、特征提取等步態(tài)識別前期的關鍵處理；其次，再經(jīng)過進一步處理，使其成為與已存儲在數(shù)據(jù)庫的步態(tài)的同樣的模式；最后，將新采集的步態(tài)特征與步態(tài)數(shù)據(jù)庫的步態(tài)特征進行比對識別。

步態(tài)識別的應用優(yōu)勢

在人臉識別、指紋識別、虹膜識別大面積落地應用的當下，為什么步態(tài)識別能夠脫穎而出占有一席之地呢？這還在于步態(tài)識別本身的獨特優(yōu)勢。

? ? ? ?來源：a&s安防知識網(wǎng)