简要介绍 | 走向自然的身份认证：步态识别技术简介

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对步态识别进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。

走向自然的身份认证：步态识别技术简介

Gait Recognition Based on Deep Learning: A Survey | ACM Computing Surveys

背景介绍

在诸多生物特征识别技术中，步态识别作为一种基于人体运动的识别技术，正逐渐受到广泛关注。步态识别是指通过分析个体的行走方式来确定其身份。由于步态特性受到个体的身体构造、习惯和健康状况等多方面因素的影响，具有良好的个体差异性，因此可以用于个体识别。

原理介绍和推导

步态识别主要分为模型化方法和模型自由方法两种。模型化方法主要是基于人体结构模型进行步态识别，而模型自由方法则通过人体运动特征来进行识别。

模型化方法

模型化方法主要利用人体关节和身体部位的运动信息进行建模，然后通过对模型参数进行识别。这种方法的主要优点是可以直接利用人体的运动信息进行识别，但其缺点是需要大量的计算量。

假设人体可以被表示为一个连杆系统，其中每个连杆代表人体的一个部位，如腿、手等。在每个连杆上，都存在一个或多个关节，这些关节在运动过程中会有相应的角度变化。我们可以通过测量这些角度变化来得到人体的步态信息。

例如，对于一个简单的二维连杆模型，我们可以通过以下公式来计算关节角度：

$$\theta =\arctan \left(\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}\right)$$

其中，( (x_1, y_1) ) 和 ( (x_2, y_2) ) 是连杆两端的坐标，$\theta$ 是关节角度。

模型自由方法

模型自由方法不依赖于特定的人体模型，而是通过分析人体运动的特征进行识别。这种方法的主要优点是计算量较小，但其缺点是识别精度可能会受到步态变化的影响。

其中一种常用的模型自由方法是基于光流的步态识别。光流是指在连续的两帧图像中，像素点的运动矢量。通过计算光流，我们可以获取人体的运动信息。

例如，我们可以通过以下公式来计算光流：

$$I_{x}u+I_{y}v=-I_t$$

其中，$I_x$ 和 $I_y$ 是图像的梯度，$I_t$ 是时间梯度，$u$ 和 $v$ 是像素点的运动矢量。

研究现状

随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等神经网络模型已经被广泛应用于步态识别。CNN可以有效提取空间特征，而RNN则可以有效处理时间序列数据，因此，二者结合可以有效地用于步态识别。

例如，一种常见的方法是先使用CNN提取每一帧图像的特征，然后使用RNN进行步态序列的识别。

import torch
import torch.nn as nn

class GaitRecognition(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GaitRecognition, self).__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            # more layers...
        )
        self.rnn = nn.LSTM(64, 128, num_layers=2, bidirectional=True)

    def forward(self, x):
        features = self.cnn(x)
        output, _ = self.rnn(features)
        return output

挑战

尽管步态识别在一些应用中已经取得了一些成功，但仍然面临一些挑战，如步态变化、视角变化、个体差异等。这些因素都会影响步态识别的精度和鲁棒性。

未来展望

随着人工智能技术的发展，我们期待步态识别能够在更多的领域得到应用，如安全监控、医疗健康、智能交通等。同时，我们也期待有更多的研究能够解决现有的挑战，使步态识别技术更加成熟和可靠。