步态识别综述

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。

步态识别技术研究综述步态识别是一种通过分析人体行走时的步态特征来进行个体识别的技术。

随着生物特征识别技术的发展，步态识别作为一种方便、无接触的识别方式，逐渐受到了广泛的关注和研究。

本文将综述步态识别的研究现状，包括步态特征的提取方法、分类器的选择以及步态识别的应用领域。

首先，在步态识别中，步态特征的提取是非常关键的一步。

主要的步态特征提取方法包括基于运动轮廓的方法、基于动作周期的方法以及基于运动能量的方法。

基于运动轮廓的方法主要是通过提取行人在行走过程中的轮廓来获得步态特征，如轮廓角度、曲率等。

基于动作周期的方法则利用每个步态周期中的特征来进行识别，例如步长、步宽和步频等。

而基于运动能量的方法则是通过分析人体行走时的能量变化来提取步态特征，如加速度、功率谱等。

这些方法的综合运用可以提高步态识别的准确率和鲁棒性。

其次，步态识别需要选择合适的分类器来进行模型训练和识别。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和k最近邻算法（kNN）。

支持向量机是一种常见的分类方法，它可以有效地处理非线性分类问题，并且在样本量较小的情况下仍能取得较好的效果。

人工神经网络模拟了人脑神经元的工作原理，可以通过反向传播算法进行模型训练和识别。

而k最近邻算法是一种基于样本距离的分类方法，它根据最近的k个邻居来决定目标的分类。

根据实际应用需求和数据集特点，可以选择合适的分类器进行步态识别的建模和识别。

最后，步态识别具有广泛的应用领域。

步态识别可以用于个体识别、行为分析、疾病诊断等方面。

在个体识别方面，步态识别可以用于安防领域，例如门禁系统和人脸识别的组合使用，可以提高认证的准确性和安全性。

在行为分析方面，步态识别可以用于行人行为监测和异常检测，例如在人群中检测行人的奔跑、摔倒等异常行为。

在疾病诊断方面，步态识别可以用于早期检测和治疗一些疾病，如帕金森病等。

综上所述，步态识别作为一种方便、无接触的个体识别技术，已经得到了广泛的关注和研究。

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。

步态识别概述步态识别是指通过分析一个人行走时的步伐特征来对其进行身份识别或行为分析的技术。

步态是每个人独特的生物特征之一，因为每个人的步行方式和步伐特点都存在差异。

步态识别技术可以应用于安防领域、智能监控系统、医疗健康管理等多个领域。

本文将介绍步态识别的原理、应用场景和相关技术。

原理步态识别的原理是通过采集、提取和分析行人的步伐特征来识别和辨别不同的个体。

主要包括以下几个步骤：1.采集数据：通过传感器或摄像头采集行人行走时的图像、加速度、重心等数据。

2.预处理：对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、姿势校正等。

3.特征提取：根据行人的步伐特征，提取出能够量化描述步态的特征向量。

常用的特征包括步长、步态周期、步态节奏等。

4.特征匹配：将提取的特征向量与事先建立的数据库中的特征进行匹配和比较，以找出最佳匹配结果。

5.判别识别：根据匹配结果，判断行人的身份或分析其行为。

应用场景步态识别技术具有广泛的应用场景。

安防领域在安防领域，步态识别可以用于识别和追踪可疑人员。

通过建立步态特征库，系统可以实时监测行人的步态信息，识别来访者身份是否合法，从而提高安全性和防范能力。

智能监控系统步态识别技术在智能监控系统中具有重要作用。

通过分析行人的步态特征，可以实现人员的自动识别和跟踪，对于有重要追踪需求的场景，例如机场、车站等公共场所，能够更快速、准确地进行人员监控和安全管理。

医疗健康管理步态识别技术在医疗健康管理领域也有应用前景。

通过监测和分析行人的步态变化，可以评估患者的运动能力和康复情况，为医疗决策提供重要参考依据。

此外，步态识别还可以用于老年人护理，及时发现老年人的跌倒行为，预防意外发生。

相关技术步态识别是一项复杂的技术，涉及多个学科领域的知识和技术。

计算机视觉计算机视觉是步态识别中的核心技术之一。

通过运用图像处理和机器学习等算法，从行人的图像中提取有用的步态特征，实现对行人身份的识别和追踪。

传感器技术传感器技术也是步态识别中的关键技术之一。

步态识别技术个人总结范文步态识别技术是计算机视觉领域的一项重要技术，可以通过分析人的步行特征和步态模式来区分身份、检测疾病和实现其他应用。

在过去的几年中，我对步态识别技术进行了一些探究和实践，以下是我个人对这项技术的总结和体会。

起首，步态识别技术有着广泛的应用前景。

通过分析一个人的步行模式，可以识别出这个人的身份，或者验证其是否为合法用户。

这种技术在安全领域具有很大的潜力，可以应用于门禁系统、金融来往验证等领域。

此外，步态识别技术还可以用于疾病检测，例如能够提前发现和猜测一些神经系统疾病，对于早期干预和治疗具有重要意义。

其次，步态识别技术具有一定的挑战性。

步态中包含的信息分外丰富，能够反映出个体的特征和习惯。

然而，步态的识别受到环境、姿势和视角等多种因素的影响，因此对于步态特征的准确提取和建模是一个相对复杂的任务。

同时，步态数据的采集和处理也需要耗费大量的时间和精力。

因此，在步态识别技术的探究和应用中，需要充分思量这些挑战，不息进行算法优化和技术创新。

然后，步态识别技术的探究还存在一些亟待解决的问题。

目前，步态识别技术大多是基于特征提取和分类的机器进修方法，然而这种方法依旧存在一些问题，例如需要大量的样本数据和复杂的模型训练过程。

将来的探究需要探究更加高效的算法和模型，进一步提高步态识别的准确性和实时性。

此外，还可以结合其他传感器，如加速度计和陀螺仪，来帮助步态识别，提高整体性能。

最后，步态识别技术还需要关注隐私和安全问题。

由于步态识别技术直接得到个体的生物特征信息，因此对于数据的隐私和安全保卫至关重要。

探究者和从业者需要制定相关的法律、规范和技术措施，确保步态识别技术在应用中不会侵略个人隐私和安全。

综上所述，步态识别技术具有广泛的应用前景和重要意义。

通过不息的探究和创新，我们可以进一步提高步态识别技术的性能和可靠性，为更多领域的应用提供支持。

然而，在推广应用步态识别技术的同时，我们也需要充分思量数据隐私和安全问题，确保技术的合法合规使用。

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。

《基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》篇一一、引言步态识别作为一种生物识别技术，在安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，步态识别技术已成为研究的热点。

本文提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，旨在提高步态识别的准确性和鲁棒性。

二、相关研究综述步态识别技术主要分为基于模型的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于特征的方法是研究的重要方向之一。

早期的研究主要关注静态特征，如步态的轮廓、形状等。

然而，静态特征往往无法充分表达步态的动态变化和细节信息。

近年来，随着动态特征在步态识别中的广泛应用，越来越多的研究者开始关注静动态特征的融合。

三、方法与技术本文提出的基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：采用正面视角的步态数据集，对数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续的特征提取和识别。

2. 静态特征提取：通过图像处理技术，提取出步态的静态特征，如轮廓、形状等。

3. 动态特征提取：采用光流法或时序分析等方法，提取出步态的动态特征，如步伐、速度等。

4. 静动态特征融合：将静态特征和动态特征进行融合，形成新的特征向量。

这一过程可以通过加权、串联等方式实现。

5. 步态识别：采用机器学习或深度学习算法对融合后的特征向量进行训练和识别。

四、实验与分析本节将通过实验验证本文所提方法的有效性。

实验采用公开的正面视角步态数据集，通过对比分析静动态特征融合前后的识别准确率，评估本文方法的性能。

1. 实验设置：实验中，我们将本文方法与仅使用静态特征或仅使用动态特征的步态识别方法进行对比。

采用相同的机器学习或深度学习算法对不同特征进行训练和识别。

2. 实验结果与分析：实验结果表明，本文所提的基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法在识别准确率上明显优于仅使用静态特征或仅使用动态特征的步态识别方法。

步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。

近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。

本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。

2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。

人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。

因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。

步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。

这些数据可以包括加速度、角速度等信息。

2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。

3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。

常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。

4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。

可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。

5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。

可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。

根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。

3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。

例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。

3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。

通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。

3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。

每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。

基于步态的身份识别研究综述张元元;姜树明;魏志强;张建峰;许世杰【摘要】Gait can be captured from a far distance. This paper makes an overview about the origin,history and the state of art of gait recognition. It also summarizes and classifies the existing gait rewgnition algorithms. Moreover, the paper discusses the development tendency of future stucly of gait rewgnition and wnsiders that fasion with other biometrics is the way to make practical use of gait rewgnition teehniques.%步态是远距离情况下能被感知的生物特征。

本文综述了步态识别研究的起源、历史与现状，介绍了现有的步态识别方法并作了分类对比，分析了步态识别未来的发展趋势，指出步态与其他生物特征的融合将是其走向实用的必经之路。

【期刊名称】《山东科学》【年(卷),期】2012(025)003【总页数】6页(P113-118)【关键词】步态特征;身份识别;远距离;特征融合;发展趋势【作者】张元元;姜树明;魏志强;张建峰;许世杰【作者单位】山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014;山东省科学院情报研究所,山东济南250014【正文语种】中文【中图分类】TP391Abstract∶Gait can be captured from a far distance．This paper makes an overview about the origin，history and the state of art of gait recognition．It also summarizes and classifies the existing gait rewgnition algorithms．Moreover，the paper discusses the development tendency of future stucly of gait rewgnition and wnsiders that fasion with other biometrics is the way to make practical use of gait rewgnition teehniques．Key words∶gait feature;identity recognition;long d istance;featurefusion;development tendency近年来，生物特征识别技术的广泛研究和应用，有力地促进了安全防范系统的智能化水平的提高与进步，作为生物特征的一种，步态是指人走路的姿态和方式。

步态识别的综述步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。

它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。

步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。

本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。

我们来了解一下步态识别的原理。

步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。

步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。

步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。

在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。

基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。

然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。

基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。

步态识别在安全领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。

步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。

此外，步态识别还可以应用于医疗领域。

例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。

步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。

除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。

步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。

步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。

步态识别的方法
步态识别是一种生物特征识别的技术，通过分析个体的步行方式来进行身份验证或识别。

步态识别常常应用于生物识别系统、安防系统等领域。

以下是一些常见的步态识别方法：
1.计算机视觉方法：
•基于视频分析：使用摄像头记录个体的步行动作，然后通过计算机视觉算法提取步态特征，如步幅、步速、步态周期等，
进行身份验证。

•深度学习：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对步行视频进行特征学习和识别。

2.传感器方法：
•加速度计和陀螺仪：使用穿戴式设备，如智能手机或专用传感器，通过加速度计和陀螺仪记录用户的步行模式，并提取相
关特征进行身份验证。

•地板传感器：在地板上布置传感器，通过检测步行引起的地板振动来识别步态。

3.生物特征识别：
•生物特征结合：结合其他生物特征识别技术，如面部识别或指纹识别，与步态识别相结合提高整体身份验证的准确性。

4.无监督学习方法：
•基于聚类的方法：使用聚类算法对步行特征进行分组，从而对个体进行识别。

•生成对抗网络（GAN）：使用生成对抗网络训练生成模型，从而生成逼真的步态序列，用于提高识别模型的性能。

5.可穿戴设备：
•智能鞋：集成传感器的智能鞋可用于监测步行方式，并通过内置算法进行身份验证。

•智能服装：具有集成传感器的智能服装也可以用于捕捉步行特征。

步态识别的准确性很大程度上取决于采用的方法以及所用数据的质量。

综合使用多种传感器和算法通常可以提高步态识别系统的性能。

２００８．１
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（４）
２．４ 邻帧差法
对图像序列｜ｆ（ｋ，ｘ，ｙ）｜（其中　ｋ＝１，…，Ｎ），可以利用两帧相差提取出第ｋ，ｋ＋１帧中的共同背景子区域ｂ（ｋ，ｋ＋１，ｘ，ｙ）　，利用同样的方法可以提取出ｋ＋１，ｋ＋２帧中共同背景子区域　ｂ（ｋ＋１，ｋ＋２，ｘ，ｙ），…，Ｎ－１，Ｎ帧的共同背景ｂ（Ｎ－１，Ｎ，ｘ，ｙ），则可以利用如下的公式：
（７）
其中，α可取为０．１，Ｔ为阈值，取为帧差分图像灰度直方图中最大峰值右边１／１０最大峰值处所对应的灰度级。

所有的背景建模方法只适用于视频中至少有两帧的人的运动区域不重叠的情况，也就是说对于人朝向或背向摄像机行走的情况，各种建模方法就都失效了。

３ 差影及二值化
视频中每一帧与背景相减，
就可以确定运动前景的区域。

作者简介：刘磊（１９８２－），男，硕士研究生，研究方向：数字图像处理。

李爱霞（１９８２－），女，硕士研究
生，研究方向：数字图像处理。

陈生潭（１９４７－）
，男，副教授，硕士生导师，研究方向：数字图像处理。

２００８．１
60一种方法是直接减，另一种是间接差分，通过一个函数把前景背景的不同部分映射到［０，１］之间，数越大差异就越明显。

二值化差影需要确定阈值，迭代法和最大方差比方法是目前比较流行的解法。

３．１ 间接差分法
亮度变化常常通过当前图像和背景图像的差分来获得。

然而，二值化阈值的选择却是非常困难的，尤其对于那些低对比度的图像，由于亮度变化太低而难以从噪声中将运动目标完全地提取出来。

所以采用如下函数来执行间接差分操作：
　，差分图像平均灰度值为μＴ，可以计算差分图像的类
内方差。