步态识别应用优势及商用前景展望

前言

作为生物识别技术领域的后起之秀，步态识别正以其支持远距离识别、无需硬性配合、环境适应性强等特点开始进入到安防、交通、工业等行业领域展开相关应用，为行业带来创新性的AI技术应用。

当下，随着AI算法精度的持续提升以及应用场景的大量爆发，作为应用场景最为广泛的生物识别代表性技术——人脸识别的落地应用已呈“燎原之势”。然而，人脸识别对外界环境的要求仍相对苛刻，尤其在大规模人流密集场所，光线、遮挡、安装角度、配合程度等因素都会影响到人脸识别的精准度。

同样作为人流密集场所下用于身份认证的生物识别技术，步态识别则以其识别距离远、应用范围广、无需配合等应用优势，可以很好的弥补人脸识别所存在的应用缺陷，由此也逐渐受到越来越多的关注。

步态识别，作为一种非受控性特征识别方式，是一种新兴的生物特征识别技术。步态之所以能够成为生物特征识别技术之一，同样源自每个人步态的唯一性，从解剖学的角度分析，步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性，不一样的腿骨长度、不一样的肌肉强度、不一样的重心高度、不一样的运动神经灵敏度，共同决定了步态的唯一性。

步态识别旨在通过人们走路的姿态进行身份识别。相比于指纹、人脸、掌纹、静脉等静态生物特征而言，步态属于动态特征，因此在识别流程上更为复杂。

步态识别技术可以分为以下几个步骤：采集步态、分析图片、特征提取、数据比对。

先由不同角度的摄像机采集人的步态，通过检测与跟踪获得步态的视频序列，之后经过预处理分析提取该人的步态特征。这其中包括对图像序列中的步态运动进行运动检测、运动分割、特征提取等步态识别前期的关键处理；其次，再经过进一步处理，使其成为与已存储在数据库的步态的同样的模式；最后，将新采集的步态特征与步态数据库的步态特征进行比对识别。

步态识别的应用优势

在人脸识别、指纹识别、虹膜识别大面积落地应用的当下，为什么步态识别能够脱颖而出占有一席之地呢?这还在于步态识别本身的独特优势。

和其他主流的生物识别技术相比，步态识别在识别距离、识别角度、配合度、环境要求等方面都占有一定优势。

指纹、虹膜、人脸生物特征识别在大部分情况下都需要人进行一定程度的配合，而且它们所需要的识别距离相对比较近。

据悉，目前市场上技术领先的虹膜识别公司推出的远距离虹膜识别技术，最远可实现2-3米距离；人脸识别目前最远距离大概在20米左右，但这样的距离水平仍然无法和步态识别作比较。

目前业内最领先的步态识别技术，在普通环境下，最远识别距离可达50米，在4K高清摄像头下的识别距离甚至可达100米，而且是360度全视角识别，不管人是从什么方向走过来，都可以识别。

与此同时，几乎所有的识别方式都会受到遮挡的干扰，但步态相对而言拥有独特的优势，一是识别距离比较远所以有更长的时间来进行调整和对新变化实时响应（比如遮挡去除），另外，步态识别识别的是全身信息，可以实现360°全视角识别，即使光照有变化，或者说穿的衣服有变化，甚至面部完全被遮挡也没有关系，依旧可以被识别出来。因此，步态识别相较于其他识别方式而言，也更加灵活高效。

另外作为一项非受控性特征识别技术，步态识别也不需要被识别人的主动配合，可以在目标人物最自然的状态下进行识别，用户体验更加友好。

最为关键的是，步态识别相比于其他的生物特征具有更高的防伪性。

在行走过程中，因为 “本人”是必须要参与的，因此谈不上仿冒他人或被他人仿冒。另外，步态识别是基于人的全身身体特征和行走姿势进行识别，并非只识别走路姿势，身体特征也起到重要作用，所以刻意伪装走路姿势，也并不能“欺骗”步态识别系统，依然可以被识别出来。

也正是因为每个人走路姿势难以伪装，因此在刑事侦查中，一些具有反侦察意识的罪犯，即便是能够通过化妆、遮挡手段侥幸骗过人脸识别系统，也难以通过伪装走路姿势来糊弄步态识别系统。因此，在公安刑侦领域，步态识别技术正以其独一无二的应用优势占据着越来越重要的作用。

步态识别主要应用场景

这两年来，随着国内步态识别技术的逐渐成熟，步态识别开始从实验室进入到商业应用阶段，并以其独特的应用优势，落地到不同的应用场景当中：

最为典型的应用场景当属公安刑侦领域，利用目标人员的身高体态、运动模式等特征，从海量视频中快速搜索出与样本高度相似的目标或视频片段，从而达到在换装、跨场景、面部遮挡的情况下，亦可以快速识别出嫌疑人的目的，很好地弥补了同等条件下人脸识别技术的应用盲点。

在一些特殊的行业领域，比如石油行业，国内部分油田已经开始通过引进步态识别技术来完善防控网络，防范非法闯入者对油田安全的威胁和对油田经济利益的损害，同时还能提升油田的安保效率。

之所以引入步态识别，是因为油田对于计算机视觉而言是一个特殊场景，油井这些重要设施多数位于野外露天环境，传统的识别方式无法进行有效识别，而步态识别远距离、非受控(不需要被识别人主动配合)的特点则可以有效加强油田的安防系统，及时发现隐患。

步态识别技术应用于油田安全防控系统的方式是把油田工作人员的“步态”预先录入数据库，然后在日常监控中，对每个摄像头监控到的人员的步态进行比对。在这种模式下，没有录入数据的外部人员只要进入监控范围，就会被立刻发现。这意味着，通过步态识别技术的引入，油田有望解放更多的人力并提高安保效率。

在家居领域，步态识别可以很好地应用于智能家居系统中，赋予家电系统的的智能化感知，提供更加个性化的服务。

对于很多用户而言，采用智能家居系统是为了更好的呵护和关怀家中的老人、小孩及宠物，目前市场上的智能家居系统为了增强和用户的智能交互，很多采用的都是基本的人体检测传感器，或是人脸识别感知模块，但这两种方式都有一定的局限性。人体传感器没有办法智能区分是老人、小孩还是宠物，人脸识别又需要强调配合，夜视环境下基本无法作用。而步态识别“识别到本人”、对光照环境不敏感、无需配合的特点则可以很好的补齐这些应用缺陷，真正做到个性化服务。

作为远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征，步态识别适用的场景可谓相当广泛。只是目前国内步态识别技术刚刚起步，相较于人脸、指纹等生物识别市场的普及度和成熟度，很多行业对于步态识别这种新兴技术的应用仍处于探索阶段。

步态识别技术商用化落地开启

不同于人脸、指纹、虹膜等静态生物特征，步态识别主要是针对动态数据做取样分析。首先通过摄像头对人走路的过程进行数据获取，然后进行数据的检测和分割，这个过程目前的实现方式是将人形区域和背景区域剥离开来，再对步态的特征进行提取和表达，最后再进行识别。

整个过程分为采集、分析、提取、比对四大环节，但其实每一个环节都充满了技术挑战。比如数据样本的采集，如何获取数据，又如何构建步态识别的数据库？在获取到数据后如何分割前景和背景，让识别更为精确？在特征表达的阶段，又该如何解决跨视角识别的问题等等。

要从实验室走向商用场景，步态识别还要从识别精准度、识别速度以及技术的应用成本、便捷程度等方面着手一一攻克，而这些也是步态识别相关企业需要专注的方向。

在推进技术商业化落地过程中，算法和数据库建立是步态识别技术深化发展的基础。目前国内从事步态识别技术研发的企业屈指可数，有能力构建核心算法的企业更为少见，水滴团队目前就是在针对这些非常关键的问题做技术研发，现在的一些核心算法，包括超精度的目标分割，能达到的精度已经跟人眼差不多。还有极速的目标检测，跨视角的识别精度都已经处在世界首位。除此之外，水滴还拥有全球超大步态数据库，并正在建设更大规模的数据库。

有了核心算法和数据库之后，就能一一解决步态识别领域里每一个环节的关键点位，并开发出能够满足实用需求的步态识别的产品平台。目前业内首款步态识别终端产品——“水滴神鉴”已经诞生，可以集算法、软件和硬件为一体，可谓安防领域一大新“神器” ，与此同时，融合了步态识别的边缘计算产品步态智能盒子和步态人脸抓拍机等产品也在今年开始陆续面世，并已逐步落地应用。这些产品的落地，无疑将加快步态识别技术在行业赋能的脚步。

广义上的步态识别更多是一种终极形态的生物特征识别模式，可以融合包括人脸识别、体态识别以及其他一些识别方式，从而达到用整个人身体特征信息进行识别分析的面目的，在我们目前推出的公共安全系列产品中，已经综合了步态识别、人脸识别、ReID(行人再识别/跨镜追踪)等技术，可以更加精准地识别目标人群。

而随着步态识别技术的日趋成熟，技术带来的变革也将充满想象，继人脸识别之后，步态识别有望重新开拓出一片生物识别技术“蓝海”。

(本文根据银河水滴创始人兼CEO黄永祯专访整理)

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