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基于跨视角步态分析的身份识别研究
基于跨视角步态分析的身份识别研究
摘要：
随着计算机视觉技术的发展，基于跨视角步态分析的身份识别已经成为一个热门研究方向。步态是一个人特有的生物特征，不同于人脸或指纹等传统生物特征，步态特征能够通过远距离和非接触方式进行识别。本文对基于跨视角步态分析的身份识别方法进行了综述，包括步态数据采集、特征提取和分类方法等方面的研究进展。同时，本文也分析了目前存在的一些问题及挑战，并展望了未来的研究方向。
引言：
身份识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，包括安全监控、智能交通、人机交互等诸多领域。传统的身份识别方法主要依赖于人脸、指纹、虹膜等生物特征，但这些方法往往需要近距离接触或者合作参与，存在一定的隐私和侵入性问题。相比之下，步态作为一种生物特征，能够通过远距离和非接触方式获取，因此具有很大的应用潜力。
步态作为一种生物特征，可以反映一个人行走时身体的运动方式，包括步频、步幅、行走节奏等。步态特征对于不同个体是独特且稳定的，能够有效区分不同的个体。基于此，研究人员开始关注基于步态分析的身份识别问题。根据步态数据的不同获取方式，目前的研究可以分为基于视频的步态分析和基于传感器的步态分析两种方法。
一、基于视频的步态分析
基于视频的步态分析是最常见的步态识别方法。该方法通过采集行人在不同视角下的步态视频，并从视频中提取出步态特征，再利用分类器进行身份识别。步态视频的采集通常包括固定摄像机和移动摄像机两种方式。
固定摄像机方式下，人们在特定的视野范围内行走，摄像机固定不变，从不同视角下获取步态数据。这种方式的优点是数据采集相对简单，适用于监控场景中的身份识别。然而，由于不同视角下的行人步态表现存在较大的差异，需要对视频进行预处理和对齐，以确保数据的一致性和可比性。
移动摄像机方式下，摄像机跟随行人运动，可以获取到更多的视角信息。这种方式的优点是数据采集更加灵活，能够更准确地反映行人的步态特征。然而，由于摄像机的移动导致图像的背景和尺度变化，对步态数据的提取和分析提出了更高的要求。
基于视频的步态分析方法主要关注步态数据的特征提取和分类方法。目前常用的特征提取方法包括基于外观的特征提取和基于动态的特征提取。基于外观的特征提取方法主要是从行人的图像外观中提取特征，如形状、纹理等。基于动态的特征提取方法则主要是从行人行走时的动作序列中提取特征，如关节的角度变化、运动轨迹等。分类方法常用的有SVM、KNN、深度学习等。
二、基于传感器的步态分析
基于传感器的步态分析是一种新兴的步态识别方法。该方法通过在行人身上佩戴传感器，实时采集步态数据，再利用机器学习方法进行身份识别。目前常见的传感器包括惯性传感器、压力传感器和超声波传感器等。
惯性传感器是一种常用的传感器，能够实时测量行人的加速度、陀螺仪和磁场等信息。通过将惯性传感器佩戴在行人的腰部或腿部，可以实时采集到行人行走时的运动特征。压力传感器则主要用于测量行人脚部的压力分布信息，常用于行人姿势和步态分析。超声波传感器则可以用于实时测量行人与地面之间的距离，常用于行人步态的时空分析。
基于传感器的步态分析方法相比基于视频的方法，具有更高的采样率和更低的数据处理难度。然而，传感器的佩戴和采集设备的选择需要考虑到便携性和舒适性等因素，并且传感器数据的融合和分析也面临一定的挑战。
结论：
基于跨视角步态分析的身份识别研究在理论和应用上都有很大的潜力。通过对步态数据的采集、特征提取和分类方法的研究，可以进一步提高身份识别的准确率和鲁棒性。未来的研究可以从以下几方面展开：一是进一步改进步态数据的采集和处理方式，提高系统的实时性和适应性；二是提取更有区分度的步态特征，进一步提高身份识别的准确性和鲁棒性；三是结合其他生物特征进行多模态的身份识别，提高系统的安全性和可靠性。希望通过这些研究能够为跨视角步态分析的身份识别在实际应用中提供支持和指导。
参考文献：
1.曹博.基于跨视角步态分析的身份识别[D].中国科学技术大学,2018.
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