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步态识别技术的优势和潜在的应用场景

2019-7-31 20:41| 发布者: 198366809| 查看: 1| 评论: 0|原作者: 198366809|来自: 传感器专家网

摘要: 导读:如今,随着人工智能、视觉技术、智能传感器等技术的快速革新,作为生物识别技术的后起之秀,步态识别正凭借远距离识别、无需硬性配合、环境适应性强等优势,获得了人们的青睐。作为人脸、指纹、虹膜识别等之外 ...
导读:如今,随着人工智能、视觉技术、智能传感器等技术的快速革新,作为生物识别技术的后起之秀,步态识别正凭借远距离识别、无需硬性配合、环境适应性强等优势,获得了人们的青睐。作为人脸、指纹、虹膜识别等之外的补充,其既可满足一些寻常场景的应用需求,也能填补一些特殊场景的应用缺口。 


电影《碟中谍5》中的步态分析系统,资料图

步态识别的优点

所谓步态,是指人们行走时的方式,是一种复杂的行为特征,而步态识别正是利用该特征进行对人的身份识别,其能通过人们走路时的姿态,采集并分析出各种生物信息,从而识别出对象的具体身份。

由于每个人走路的步态都是独一无二的,包括足跟触地时间、足尖离地时间、左右摆动幅值、脚离地高度等都有区别。比起人脸、指纹、虹膜等,步态识别的距离更远,属于非受控识别,无需识别对象主动配合。

总的来说,相比人脸识别、指纹识别及虹膜识别,步态识别有其独特优势:应用成本更低;识别距离更远;特征不易伪装;环境适应更强。

常用的生物识别方法,资料图

其中,应用成本更低,是指对硬件装备的要求不高,采集信息的摄像机用一般的即可,设备成本不是很高;而识别距离更远,是因为步态在50米之内都能识别,而人脸识别需要目标在3米以内,虹膜识别需要目标在60厘米以内。

此外,步态难以伪装有两层意思。一是指步态由长期习惯养成,很难改变。再者,它是一种全身识别技术,由体型、肌肉力量、运动神经灵敏度、走路姿态等共同决定,局部变化并不会影响识别结果;而环境适应更强,是因为步态识别不会受到光照、光源、地面环境等的干扰。

借助上述提到的这些对比优势,步态识别技术可在以下主要领域或场景中获得潜在应用。
潜在应用场景

安防监测


可将装有步态识别功能的摄像机,安装于工厂、医院、居民楼甚至野外开放等环境之中,能像人脸识别一样发挥出防盗、防窃等功能,通过全面有效的安防布控,保证生命财产安全。

比如,石油行业的野外设施此前主要依靠人类安防力量进行巡检、防护,虽然有摄像头等监控设备,但是受限于客观原因,识别有效性不足。而步态识别技术可加强、完善油田的防控网络,及时发现隐患,保护位于野外露天环境的石油设施。

刑侦监测


大多数情况下,罪犯视频往往不会露脸、或者清晰度不高,办案警察很难从中获取有效信息,而步态识别技术应用之后,上述现象将得到明显改观,降低办案难度,节约办案时间和成本。

公共领域


步态识别可用于公交车、旅游景区等公共领域。在这些领域,步态识别能实现对安防的布控,实现无卡出行,以及对人群密度的预测或进行超流量预警,从而有效防护公共安全。

7月18日,国内步态识别技术公司银河水滴,获得了一种利用步态识别控制空调的专利授权。采用该技术的空调,可依据用户步态信息,自动进行温湿度、风力、风向等的操作。图为步态识别空调运行示意图。

智能家居


在该领域,步态识别可作为一种控制手段。人们可通过自己的步态,对家居设备进行智能控制。比如,步态识别可提升空调智能水平,根据家庭成员的步态特征,空调可及时识别老人、小孩等特殊人群的活动范围,根据不同人群调整空调的出风角度、出风量及温度,让温度控制更适合人群需求。

市场发展潜力巨大

从2009年到2016年,全球生物识别市场规模由30多亿美元急速增长至120多亿美元,年均增速异常惊人。与此同时,据权威机构预测,到2020年全球生物识别市场有望突破250亿美元大关,火热态势将持续上升。

不过,总的来说,步态识别的技术发展仍处于初级阶段,其距离规模化商用还有很长一段距离。目前,由于核心算法构建能力的不足,我国从事步态识别技术研发的企业屈指可数,市场发展还远远不够。不过,该新兴市场发展潜力巨大。

延伸阅读:深圳研发团队欲用步态识别技术解锁可穿戴设备

日前,深圳先进院数字所李烨研究院团队正研发将步态识别技术用于解锁可穿戴设备。团队介绍,可穿戴设备大多轻便,不具有指纹录入、摄像头、按键等较为复杂的器件,但一般都会带有微型化的加速度传感器。研发团队基于传感器采集到的步态信息,提出了一种新的可穿戴设备“解锁”方法,有助于提升其安全性。

研究团队提出了速度自适应步态周期检测方法和个体化判别阈值生成方法,解决了步速变化及步态波动性,对基于步态身份识别性能的影响。与同行前期研究成果相比,所提方法在步态识别和身份认证准确率上分别提升了25.8%和21.5%,平均认证准确率为91.75%,相关研究成果发表在计算机技术领域顶级期刊IEEE Internet of Things Journal上。


图为团队采集数据时,所用的一套可穿戴传感器监测设备。资料图

目前,团队主要将这一成果应用于可穿戴设备的身份认证和身份识别。通过利用可穿戴设备集成的运动传感器,设计步态检测和身份认证算法,保证了设备的轻便。同时,健康成年人穿上设备后走几步,大约3到4秒便可完成身份认证,且能实现连续认证,防止信息泄露。

据悉,目前可穿戴设备越来越多,而其采集和存储的大量个人信息需要得到安全保护。在设备上安装安检、摄像头、指纹录入等设备会影响其穿着体验,因此,基于步态的身份认证方法,更加适用于体积小、质量轻的可穿戴设备。

目前,团队还在开发步态识别的进一步研究,例如网络接入控制、跑步姿势监测等,将进一步挖掘和利用人的步态、姿态信息,增加穿戴式设备的使用体验。

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