步态识别的综述

书山有路勤为径；学海无涯苦作舟
盘点步态识别技术优势便捷稳定不易模仿
【中国技术前沿】在生物特征识别技术里，步态特征是一种新兴的识别技术。

这种姿势具有相对稳定性，在一定的时间范围和相同的步行环境下不容易改变，人们可以据此揭示出行走人的身份。

步态识别概论
步态是指人们行走时的方式，一个人在行走时，双脚动作和身体其
他部位的姿势是的。

根据早期的医学研究，人的步态有24个不同的分量，在考虑所有步态运动分量的情况下步态是唯一的。

精神物理学中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明步态信号中存在身份信息。

而且这种姿势具有相对稳定性，在一定的时间范围和相同的步行环境下不容易改变，人们可以据此揭示出行走人的身份。

在生物特征识别技术里，步态特征是一种新兴的识别技术。

步态即人走路的姿态，它由每个时刻身体各部位的相对运动组成，不同的人走路姿态都有比较独特的特征。

优势
相比于其它识别技术，步态识别技术具有一些明显的优势：1）步态识别对识别距离要求不高
当视频采集设备与待识别目标距离较远时，人脸模糊不清，指纹更
专注下一代成长，为了孩子。

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【期刊名称】《山东科学》【年(卷),期】2012(025)003【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。

【总页数】6页(P113-118)【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】TP391【相关文献】1.基于步态识别的移动设备身份认证模型 [J], 蒋伟;王瑞锦;余苏喆;秦圣智;李蝉娟;李冬芬2.基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法 [J], 孔菁;郭渊博;刘春辉;王一丰3.视频监控场景下基于单视角步态的人体身份及属性识别系统 [J], 廖嘉城;梁艳;王冰冰;潘家辉4.夜间监控下基于步态的行人身份识别 [J], 李珊;孙鹏;郎宇博5.基于步态特征提取的ELM身份识别方法 [J], 马添力;肖文栋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

步态识别论文：基于人体骨架提取的步态分析步态识别论文:基于人体骨架提取的步态分析【中文摘要】近年来,随着社会对敏感场合安全需求的提高,生物特征识别作为一种身份鉴别技术,在全球范围得到了大力的研究和发展。

相比于传统的身份识别方法,步态识别作为第二代识别技术,可以通过一个人独特的走路姿势来达到识别个体的,具有远距离非接触性,隐蔽不侵犯性,难以隐藏伪装性的优点,在视觉监控领域具有显著的优势。

本文从一个步态视频展开进行深入研究,运用MATLAB7.0软件进行图像处理,提出了运用人体骨架的步态识别方法,其研究内容主要包括以下几个方面:首先,采用背景减除法从图像序列中提取出运动目标轮廓,并运用形态学运算对人体轮廓进行处理,除掉图像中的小空洞和噪声。

然后,对步态运动的周期性进行分析,利用人体运动的宽度变化信息计算步态周期。

最后,利用“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”这一观点,根据人体解剖学的虚拟骨架等知识,通过对人体骨架下肢运动的分析,提取步态周期内的下肢角度值变化作为步态特征。

步态是具有非常大潜力的生物特征识别技术,目前关于步态识别的研究主要还是处在理论阶段,要将该技术投产实用,还有一系列难点问题需要解决。

但是就我们实验发现,本文基于人体骨架的步态分析,能提取出人体的步态特征,对于个体识别系统的完善具有相当大的意义。

通过实验,进一步说明了步态识别技术的研究价值和光明前景。

【英文摘要】With a growing need for security insecurity-sensitive environment,biometrics recognition,as a human identification approach , has been greatly researched andpared to the traditional ID recognition method, the second-generation biometric recognition technology based on vision movement canidentify individuals by their unique walking manners. Gait has its own advantages which are long-distant, untouched, non body-invading and difficult to conceal, is very attractive in the field of visual surveillance.Based on a gait video clip and applying MATLAB7.0 software to processing images, the gait recognition method of using the human skeleton is proposed in this paper, which mainly covers the following issues:Firstly, the background subtraction is used in gait detection to recover the moving object after scanning the original image. Principal curves can reflect the inherent structure of the data and describe nonlinear data, which is beneficial to the contour extraction. Secondly, Gait cycle is analyzed,then width and height of body analysis is performed to computer stly, based on the idea that joint-angle trajectories of body parts in walking motion include sufficient dynamic identity information,a gait recognition method based on lower-limb motion analysis and dynamic time wrapping is proposed.For each gait sequence,according to the knowledge of human body anatomy, the coordinates of lower-limb joints are obtained by analyzing lower-limb motion,and then the trajectories of lower-1imb angles in one cycle are extracted as featurevectors.Undoubtedly, gait is a quite potential biometric. However, relevant study mainly stays at in the phase of theory research at present, and in order to apply the technology into practice, there are still a lot of urgent problems needed to be resolved. Experimental results that the characteristic of the human gait can be identifiedbased on the analysis of human skeleton, which has significant importance for the improvement of individual recognition. Experiments further show the research value and the bright future of the gait recognition.【关键词】步态识别细化人体骨架关节角度【英文关键词】gait recognition thin humanskeleton joint angle【备注】索购全文在线加好友:1.3.9.9.3.8848同时提供论文写作一对一指导和论文发表委托服务【目录】基于人体骨架提取的步态分析摘要5-6 Abstract 6 第一章绪论 9-15 1.1 步态识别简介 9-10 1.2 步态识别的理论依据和发展状况10-12 1.3 步态识别系统 12-13 1.4 论文的组织结构13-15 第二章步态识别技术介绍 15-28 2.1 MATLAB7.0 简介 15-18 2.1.1 图像和MATLAB 15-16 2.1.2 MATLAB 的特色和应用 16-18 2.2分割运动目标 18-19 2.2.1 时域差分法 18 2.2.2 背景减除法 18-19 2.2.3 光流法 19 2.3 步态特征提取19-23 2.3.1 基于模型的方法 19-22 2.3.2 基于统计的方法 22-23 2.4 分类识别 23-27 2.4.1 分类识别方法 23-25 2.4.2 分类数据库 25-27 2.5 本章小结27-28 第三章运动目标分割与形态学运算 28-38 3.1运动目标分割 28-33 3.1.1 运动背景的建模29-31 3.1.2 特定阈值下的图像差分 31-33 3.2 形态学运算处理 33-363.2.1 膨胀 34-35 3.2.2 腐蚀35 3.2.3 基于膨胀和腐蚀的形态学处理及分析35-36 3.3 轮廓线提取 36-37 3.4 本章小结37-38 第四章步态周期内骨架及下肢运动变化分析38-58 4.1 步态周期 38-40 4.1.1 步态周期定义38-39 4.1.2 步态周期提取 39-40 4.2 细化与人体骨架的获取 40-43 4.2.1 图像的细化 40-42 4.2.2 人体骨架的定义 42-43 4.2.3 人体骨架的获取 43 4.3 下肢运动分析及特征提取 43-50 4.3.1 下肢关节点角度分析44-46 4.3.2 人体骨架下肢特征提取 46-50 4.4 下肢特征提取方法性能分析 50-56 4.4.1 人体轮廓下肢特征提取50-54 4.4.2 性能比较与分析 54-56 4.5 特征提取后续处理 56 4.6 本章小结 56-58 第五章总结与展望58-60 5.1 论文研究工作的总结 58-59 5.2 展望59-60 参考文献 60-63 攻读学位期间发表论文63-64 致谢 64-65 附件 65。

步态识别是一个相当新的发 展方向， 展方向，它旨在从相同的行 走行为中寻找和提取个体之 间的变化特征， 间的变化特征，以实现自动 的身份识别。 的身份识别。安全视频智能 监控场合中自动步态识别系 统的基本工作原理框图的一 般框架如图所示， 般框架如图所示，它是融合 计算机视觉、 计算机视觉、模式识别与视 频/图像序列处理的一门技 术。
智能视频 监控的自 动步态识 别系统
监控摄像 机
计算机
步态视频 序列处理
识别步态 软件
对智能视频监控系统的自动步态识别的研 究，也主要是对步态识别的软件算法的研 究。
软 件 算
1、基于主元分析的免于模型的二维步态识别 算法 2、基于统计形状分析的步态识别算法
3、基于时空轮廓分析的步态识别算法源自4、基于模型的步态识别算法
1、非接触的生物特征识别技术。 非接触的生物特征识别技术。 2、适合于远距离的身份识别，因为它不需要人的 适合于远距离的身份识别， 行为配合。 行为配合。 3、不容易伪装，这是任何生物特征识别所无法 不容易伪装， 比拟的。 比拟的。 4、让犯罪分子防不胜防的追捕手段。 让犯罪分子防不胜防的追捕手段。 5、采集装置简单、经济。因为只需要一个监控摄 采集装置简单、经济。 像头就行。 像头就行。
步态识别的输入是一段行走的视频图像序列， 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， 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， 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， 因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也 比较困难。 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， 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。 是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每 个关节的运动。到目前为止， 个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基 于步态的身份鉴别系统。 于步态的身份鉴别系统。

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。

步态识别综述
王志波;陈庆财
【期刊名称】《办公自动化（综合版）》
【年(卷),期】2012(000)002
【摘要】步态识别作为一种新的生物认证技术,通过人的行走方式识别个体的身份.本文首先分析了步态识别的特点及其研究背景；其次,对目前步态识别中涉及到的几项关键技术所采用的方法进行了简单的描述及分类,并分析各种技术的主要优缺点,最后,提出了目前步态识别问题研究中的几个薄弱点,指出进一步研究发展空间.【总页数】3页(P6-7,22)
【作者】王志波;陈庆财
【作者单位】国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心北京 100190;北京和利时系统工程有限公司北京 100176
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于SVM的步态识别方法综述 [J], 张全贵;王炳超;李凡;王星
2.步态识别综述 [J], 任继钢
3.步态识别综述 [J], 钟兴志;王晨升;刘丰;郭世龙
4.步态识别技术研究综述 [J], 张帅;曾莹
5.多视角步态识别综述 [J], 王科俊;丁欣楠;邢向磊;刘美辰
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步态识别技术综述
段成阁;刘康康;李福全
【期刊名称】《中国人民公安大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(28)4
【摘要】随着视频监控技术的发展,步态识别逐渐成为生物特征识别技术中的重要方法。

步态识别技术不同于其他生物特征识别方法,其具有非接触性、非侵犯性、不易伪装等特点,能在较远距离对目标进行比对识别。

简述步态识别的基本原理,从步态分割、特征提取、步态比对以及在公安实践中的应用等方面阐述步态识别技术的发展,并展望了步态识别技术未来的发展方向。

【总页数】6页(P75-80)
【作者】段成阁;刘康康;李福全
【作者单位】苏州市公安局工业园区分局;安徽省公安教育研究院
【正文语种】中文
【中图分类】D918.9
【相关文献】
1.基于SVM的步态识别方法综述
2.基于步态的人身份识别技术综述
3.步态识别综述
4.步态识别技术研究综述
5.多视角步态识别综述
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利用计算机视觉技术的人体步态识别研究人体步态识别是利用计算机视觉技术对人体行走时的特征进行分析和识别的一种技术。

通过识别人体的步态特征，可以实现对行人的自动识别、监控和安防等应用。

本文将探讨利用计算机视觉技术进行人体步态识别的研究。

首先，人体步态识别的背景和意义。

随着社会的发展和技术的进步，人们对于安全和便捷性的需求日益增加。

利用计算机视觉技术进行人体步态识别可以在监控领域实现实时的行人识别和跟踪，提高安全性。

此外，人体步态识别还对于医学领域的康复治疗和人体运动分析等方面具有重要意义。

其次，介绍人体步态识别的基本原理和方法。

人体步态识别主要基于计算机视觉技术，通过采集人体行走时的图像或视频数据，并提取人体步态特征进行识别。

常用的人体步态特征包括步态周期、步幅、步态相位等，这些特征可以通过图像处理和模式识别等方法进行提取和分类。

在研究方法上，常用的包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）等方法。

然后，讨论人体步态识别的关键技术和挑战。

人体步态识别涉及到图像采集、特征提取和模式识别等多个关键环节。

在图像采集中，需要解决光照条件、拍摄角度和遮挡等问题，以确保采集到的图像质量。

在特征提取阶段，需要设计有效的算法提取人体步态特征，并进行特征的选择和降维，以保证识别的准确性和效率。

在模式识别中，需要建立有效的分类器和模型，以实现对人体步态的识别和分类。

此外，人体步态识别还存在着多样性和变化性等挑战，需要通过大量样本数据和优化算法来解决。

接着，介绍人体步态识别的应用领域。

人体步态识别可以应用于安防监控、智能家居、医学康复和虚拟现实等领域。

在安防监控中，通过人体步态识别可以实现对陌生人的自动识别和报警，提高安全性。

在智能家居中，人体步态识别可以用于居民的身份认证和行为监测，为用户提供更加智能和便捷的生活体验。

在医学康复中，人体步态识别可以应用于康复治疗的评估和监测，促进患者的康复进程。

缺点：人的步态是高度改变的，它的唯一性是有限的，由于人的行走
姿势受各种因素的影响，在不同环境条件下行走姿势有或多或 少的变化，因此步态识别的计算较复杂，识别的准确度还不够 高，目前准确性远低于第一代身份识别技术。
我国步态识别技术现状
其实吧。。。
到底啥样啊？究竟啥样了？啥来自了？步态识别技术的未来
步态识别技术的未来应用不可能仅限于生物
首先由监控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 ，经过预处理分析提取该人的步态 特征。即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，使其成为与己存贮在数据 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，有匹配的即进行预/报警。无匹配的， 监控摄像机则继续进行步态的采集。
什么是步态识别？
• 步态识别是近年来越来越多的研究者所关
注的一种较新的生物认证技术，它是通过 人的走路方式来识别人的身份的方法。
生物认证技术
定义：
基于个人独特的生理或行为特征进行自动身份认证的技 术 生理特征：如DNA、脸相、虹膜、指纹等 行为特征：如笔迹、步态等
点我！点我！点我！
步态识别的过程
特征方面，还可用于医学推断，法医推断（犯罪 分析现场），甚至可能用于动画片和电影行业。
也可应用于诊断抑郁症和谎话检测。
在诸如监视、访问控制，雷达系统和聪明的界 面，城市场景或自动驾驶中的驾驶支持等的许多 应用领域，未来步态识别技术的需求仍不断增长。
1、人的步态视 频序列的采集
6、预/报警
2、人的检测与 跟踪
5、步态识别
3、步态特征提 取
4、处理与比对

随着现代社会对安全需求的提高,生物识别技术作为实现安全的手段得到大力的研究和发展。

步态识别是生物识别技术研究中的新领域。

医学研究证明,人的步态具有唯一性,根据人的步态可以识别其身份。

步态识别研究内容包括运动分割、特征提取、模式分类和步态数据库等。

本文主要研究前三方面内容。

运动分割方面,使用自适应背景提取算法提取步态序列的背景,运用背景差方法进行运动步态分割,利用二值化和形态学方法消除步态图像的噪声,然后提出一种基于模型的人影消除新方法,提高了分割人体步态的精度。

步态特征提取方面,首先提出基于Hu不变矩的步态特征提取算法,然后在此基础上进行改进,提出基于Zernike矩的步态特征提取算法。

所有步态的Zernike矩特征组成步态的特征空间,针对Zernike矩特征空间维度较高的问题,使用主分量分析(PCA,Principle Component Analysis)方法对步态序列的Zernike矩特征进行压缩,计算出新的包含时间信息的步态特征空间。

单个步态的Zernike矩影射到新的特征空间得出维度较低的矢量,一个步态周期中所有步态的Zernike矩影射得出的矢量可以组成新的步态特征矩阵,计算特征矩阵的行方差矢量作为步态周期的识别特征矢量。

模式分类方面,提出规格化步态周期的概念,把规格化步态周期作为步态分类识别的基本单元,并给出确定规格化步态周期的方法。

使用BP神经网络对步态特征进行识别分类。

最后编程实现上述各种方法,并设计开发了一个完整的步态识别系统,为步态识别新方法的研究和测试提供了平台。

使用Little&Boyd步态数据库进行实验,其识别率达到100%。

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。

下肢外骨骼机器人步态识别系统综述
孙晓强;于旭东
【期刊名称】《人工智能》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】近年来,下肢外骨骼机器人作为人机交互设备备受关注,然而在感知和控制技术方面,特别是快速准确的步态相位检测仍然面临一系列挑战。

因此,本文回顾了近年来与下肢外骨骼步态识别相关的文献。

首先,在数据采集方面比较了不同传感器的优势和限制。

随后,详细介绍了数据处理流程,包括数据预处理、特征提取、步态数据划分。

此外,还探讨了机器学习和深度学习算法在智能识别不同步态任务中的有效性。

最后,本文提出了下肢外骨骼控制领域的未来研究方向,以推动其进一步发展。

【总页数】15页(P66-80)
【作者】孙晓强;于旭东
【作者单位】上海理工大学健康科学与工程学院;海军军医大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.脑卒中患者下肢外骨骼康复机器人步态规划与运动学仿真
2.下肢外骨骼康复机器人关节运动轨迹分析与步态测试研究
3.下肢外骨骼机器人动力学参数辨识与步态
跟踪4.针对单下肢外骨骼机器人步态学习测试平台的设计5.下肢外骨骼机器人对脑卒中患者时空步态影响的Meta分析
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Based on the above approaches, we developed an archetype system of gait recognition. Experiments are implemented on gait database of CASIA and the experimental results show that the proposed approach has a high recognition rate.
签名：
日期：
南昌航空大学硕士学位论文使用授权书
本论文的研究成果归南昌航空大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位 的名义发表。本人完全了解南昌航空大学关于保存、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。 本人授权南昌航空大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公 布论文的全部或部分内容。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录 到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。
基于上述方法，设计开发了一个步态识别原型系统。在中国科学院自动化研 究所提供的 CASIA 步态数据库上进行了步态身份识别实验，实验结果表明，基于 G-CHMM 的步态识别方法具有较高的识别率。
关键词：步态识别，生物识别，隐马尔可夫模型，特征提取
I
Abstract
Gait recognition refers to automatic identification of an individual based on his/her style of walking. Compared with other biometrics, such as fingerprint, face and iris, gait is undisturbed and does not require to be contacted, so gait recognition may be performed at a distance surreptitiously. As a new biometrics recognition technology, gait recognition has received growing interests in the computer vision community.

步态识别技术的发展与应用步态识别技术是指通过人们的步态来识别身份或者评估身体状况的一种新型技术。

这种技术最早可以追溯到上世纪80年代，当时主要应用在医学领域，用于帮助诊断和治疗身体残疾等方面。

随着科技的发展和社会的需要，步态识别技术逐渐开始应用于安防、智能家居、交通出行、体育训练等领域，成为人们身边不可或缺的一种智能化技术。

一、发展历程步态识别技术的发展源于人们对身体健康和医疗诊断的需求。

上世纪80年代，日本的一些医学研究机构开始研究如何通过人们的步态判断脑部损伤患者的康复情况。

随后，这项技术开始应用于辅助诊断肌肉骨骼系统疾病，如帕金森病、肌萎缩性侧索硬化症等。

此外，步态识别技术还被应用于康复医学、残疾人辅助器具等领域。

随着计算机技术的发展，步态识别技术逐渐向智能化、网络化方向发展，向着精度更高、实时性更强、应用更广泛的目标不断进发。

目前，该技术已被应用于安防、智能家居、交通出行、健康管理、体育训练等多个领域，展现出巨大的应用潜力。

二、应用领域1. 安防领域步态识别技术被应用于安防领域的最主要目的是身份识别。

通过分析人们的步态特征，可以从人员中准确识别并匹配出指定的人员，实现出入口管控、进出场馆管理、身份验证等一系列安防操作。

此外，步态识别技术也可以识别走路异常的人员，如走路摇晃等，可以及时报警并采取相应措施，保证安全。

2. 智能家居步态识别技术可以被应用于智能家居，实现家电设备的自动化控制和智能化管理。

例如智能门锁可以通过人们的步态识别来判断是否对指定人员开启，并允许家庭成员自由出入。

同时，智能灯具可以通过识别人们的步态和位置信息，来实现房间内的全自动照明控制。

3. 交通出行步态识别技术可以用于交通出行领域，助力交通运输的智能化管理。

例如，公共交通系统可以通过识别人们的步态和身份，来实现进站或换乘时的身份认证和自动售票功能。

此外，步态识别技术也可以应用于汽车行业，辅助驾驶人员进行驾驶评估和健康管理。

第1篇一、实验背景步态分析作为一种非侵入性的生物力学分析方法，在临床医学、康复治疗和体育科学等领域具有广泛的应用。

通过观察和分析个体行走时的步态特征，可以初步识别出潜在的疾病风险或现有疾病的状态。

本实验旨在通过实验研究，探讨不同疾病患者步态特征的变化，为疾病诊断和康复治疗提供依据。

二、实验目的1. 了解步态分析的基本原理和方法。

2. 探讨不同疾病患者步态特征的变化。

3. 识别疾病步态，为临床诊断和康复治疗提供参考。

三、实验方法1. 实验对象选择50名志愿者作为实验对象，其中男性25名，女性25名，年龄在20-50岁之间。

根据是否患有疾病，将实验对象分为两组：疾病组（30名，包括帕金森病、脑瘫、腰椎间盘突出等）和健康组（20名）。

2. 实验设备步态分析系统（包括三维测角仪、高速摄像机、地面反应力测量系统等）、步态分析软件、数据采集与处理软件。

3. 实验步骤（1）受试者进入实验室，进行基本资料登记，包括姓名、性别、年龄、身高、体重等。

（2）受试者穿戴实验设备，在指定区域进行行走实验。

实验过程中，系统自动采集受试者的步态数据。

（3）将采集到的步态数据导入步态分析软件，进行数据处理和分析。

（4）对比疾病组和健康组的步态特征，分析不同疾病患者步态特征的变化。

四、实验结果1. 步态参数通过对实验数据的分析，得出以下结论：（1）疾病组受试者的步长、步频、步幅等参数与健康组受试者存在显著差异。

（2）疾病组受试者的步态稳定性较差，表现为步态速度减慢、步态周期延长、步态角速度降低等。

（3）不同疾病患者的步态特征存在差异，如帕金森病患者表现为震颤步态，脑瘫患者表现为剪刀步态等。

2. 步态图像通过步态图像分析，得出以下结论：（1）疾病组受试者的步态图像呈现出明显的异常，如步态线波动较大、步态角不稳定等。

（2）不同疾病患者的步态图像存在差异，如帕金森病患者的步态线呈“Z”字形，脑瘫患者的步态线呈“S”字形等。

五、讨论本实验通过对不同疾病患者步态特征的分析，得出以下结论：1. 步态分析可以作为疾病诊断和康复治疗的重要手段。