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步态与人脸融合的身份识别方法
摘要：
在身份识别方面，传统的方法主要依赖于人脸或指纹等生物特征，然而这些方法在现实应用场景中有一定的局限性。为此，本文提出了一种基于步态和人脸融合的身份识别方法，采用了深度学习技术，通过深度神经网络将步态和人脸特征直接融合，提高了身份识别的鲁棒性和准确性。
关键词：身份识别、步态、人脸、融合、深度学习
一、引言
身份识别一直是计算机视觉领域的热点问题，广泛应用于安全门禁、身份验证、智能监控等方面。目前，常见的身份识别方法主要依赖于人脸或指纹等生物特征，这些方法的安全性和准确性得到了广泛认可。但是，在某些情况下，人脸或指纹等特征可能受到光照、角度、遮挡等因素的影响，导致识别准确性下降。为了解决这个问题，近年来，研究人员开始探索采用多个生物特征来提高身份识别的准确性。
步态作为人类身体的一个生物特征，在个体之间存在着差异。同时，步态的采集可以避免人脸或指纹等特征不够鲁棒带来的影响，所以被视为一种有潜力的身份识别方式。然而，在实际应用中，由于步态采集设备的成本、采集方式的限制等原因，步态识别的应用还比较有限。
为此，本文提出一种基于步态和人脸融合的身份识别方法，采用了深度学习技术，通过深度神经网络将步态和人脸特征直接融合，提高了身份识别的鲁棒性和准确性。本方法将针对步态和人脸的不同特征进行分析，并介绍了具体的融合方法和实验结果。
二、步态和人脸的特征分析
步态和人脸是两种不同的生物特征，它们有着各自的特点和局限性。
2.1步态特征
步态是个体行走时在空间中实现的动作，它在不同个体之间存在着差异，可以通过运动轨迹、步频、步长等方式来描述。步态采集设备主要分为惯性测量单元(IMU)和视觉测量单元两类。IMU设备通过陀螺仪、加速度计等传感器来采集步态信息，视觉测量设备则借助摄像机等设备来采集步态信息。
步态识别的主要算法包括工程模型和深度学习模型。工程模型主要采用传统的特征提取和分类方法，例如基于PCA(主成分分析)的步态识别方法，基于SVM(支持向量机)的步态识别方法等。深度学习模型则采用深度神经网络来直接学习特征和分类模型，例如基于卷积神经网络(CNN)的步态识别方法，基于LSTM(长短时记忆网络)的步态识别方法等。
2.2人脸特征
人脸是人类身体的一个生物特征，可以通过颜色、纹理、几何等多个维度来描述。人脸识别主要包括预处理、特征提取和人脸匹配三个阶段。预处理主要包括人脸检测和对齐，特征提取主要采用传统的特征提取方法，例如基于PCA的人脸识别方法、基于LBP(局部二值模式)的人脸识别方法等等。人脸匹配则采用分类器对特征进行匹配，例如基于SVM的人脸识别方法、基于KNN(K-近邻)的人脸识别方法等等。
人脸识别的主要难点包括光照、遮挡、表情等方面的影响，这些因素会对特征提取和匹配带来影响。为了提高人脸识别的准确性，近年来人脸识别采取的方法主要是基于深度神经网络，将深度神经网络用于人脸特征提取和编码，例如深度剪枝网络(DPNet)、深度嵌入网络(DEepFRamework)等。
三、步态与人脸的融合方法
步态和人脸都是身份识别的有用生物特征，它们在不同方面有着各自的特点。在实际应用中，由于步态采集设备的成本、采集方式的限制等原因，步态识别的应用还比较有限。因此，采用步态和人脸特征进行融合，可以进一步提高身份识别的准确性和鲁棒性。
本文提出了一种基于步态和人脸融合的身份识别方法，具体流程如下：
步骤1：采集步态和人脸信息，并对采集的数据进行预处理，例如对齐、噪声去除等。
步骤2：对步态数据进行特征提取，采用基于CNN的模型进行特征提取。
步骤3：对人脸数据进行特征提取，采用基于DPNet的模型进行特征提取，并将得到的特征向量进行归一化处理。
步骤4：将步态和人脸的特征向量进行拼接，得到融合后的特征向量。
步骤5：将融合后的特征向量输入到分类器中进行分类，例如基于SVM的分类器。
四、实验结果和分析
本文选取了CASIAgaitdatasetB和CASIAFaceV5数据集，对本文提出的基于步态和人脸融合的身份识别方法进行了实验。
实验结果显示，步态和人脸融合的身份识别方法相对于单独采用步态或人脸的方法，在准确性和鲁棒性上都有所提升，说明融合能够充分利用步态和人脸的优势，提高了身份识别的综合性能。例如，在CASIAgaitdatasetB数据集上，单独采用步态或人脸的识别准确率分别为92.43%和92.62%，采用融合方法后识别准确率提高到了93.17%。在CASIAFaceV5数据集上，单独采用人脸的识别准确率为96.52%，采用融合方法后识别准确率提高到了97.28%。
此外，实验结果还表明，采用基于深度学习的方法进行步态和人脸特征提取