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[步态识别]步态识别技术:识人不看脸,走路就能

  据介绍,传统视频监控虽然可以做到实时监控和画面回放,但受限于画质,视频中人员身份难以被快速识别。一些有反侦查意识的犯罪分子,会通过遮挡面部,进一步加大其身份被识别的难度。

  中新社北京7月2日电 (记者 周锐)由中科院自动化所孵化的人工智能企业银河水滴2日在北京发布全球首个步态识别互联系统“水滴慧眼”,该系统依托于步态识别技术、集步态建库、步态识别、步态检索、大范围追踪等功能于一体,实现海量摄像机下步态识别的实时智能互联。

  之所以可以通过步态来进行身份识别,是因为每个人走路的姿态都不同。英国南安普敦大学专家马克·尼克松研究显示,肌肉力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损程度、生理条件等因素都会影响人走路的“风格”。

  黄永祯表示,除公共安全领域,未来步态识别还将在智能家居、智慧医疗、机器人、医疗康养等领域发挥积极作用。(完)

  相较于人脸识别、指纹识别等技术、步态识别技术的研发更为复杂。因为步态是一种既含有生理性又含有行为性的生物特征。在模型训练时,步态识别需要基于三维的视频进行训练,而人脸识别等只需要二维图像即可。

  银河水滴表示,该系统能够基本满足公共安全领域的基础需求,可广泛应用于车站、机场、博物馆、学校、景区、商场等城市场景,以及核电站、发电站、石油石化基地等重要基础设施。

  银河水滴创始人兼CEO黄永祯表示,相较而言,步态识别拥有远距离、全视角等诸多独特优势。

  据介绍,此次推出的“水滴慧眼”集成地图追踪、地图布控、视频检索、实时布控、步态抓拍、步态提取、步态比对、步态采集等八大功能模块,支持上万路摄像机实时并发,支持海量历史视频与实时视频瞬间检索与定位。

  步态识别是近年来为人们所关注的一种新的生物认证技术,它是通过人的走路方式来识别人身份的方法。

  本周日19:30,CCTV2播出的由央视财经频道和英翼文化科技联合出品的大型全球高校极客挑战节目《极客出发》第二季第十一期,将展示步态识别科技如何准确地协助刑侦工作,进行身份识别,让嫌疑人无处遁形。

  (科隆大学极客们进行数据采集)

  (央视财经《极客出发》)面部、指纹、虹膜识别等生物识别技术,都需要在相对近距离的范围内才能完成识别,而步态识别对距离要求不高,甚至不需要识别者特意配合。

  (南开大学极客们与刑侦达人比对脚印)

  在未来,除了人脸、指纹、虹膜和体形识别,步态识别技术有望成为有效的协助侦破手段。本周日晚19:30,让我们一起期待人机结合为社会安全保驾护航!

  转载请注明央视财经

  (左起:主持人高博、极客召集人余慧、嘉宾王小骞、嘉宾沙翔)

  01:20

  本周《极客出发》,来自科隆大学的极客们带来了“杀手锏”——由中国人优先开发,并领先全球的步态模拟系统。作为新兴的生物特征识别技术,步态识别技术可以在眨眼之间,捕捉到每个人走路姿势的细微差异,精确找出犯罪分子。南开大学的极客们则请来了经验丰富的刑侦达人作为外援。究竟,是刑侦达人的经验技高一筹?还是“未来侦探”更加精准呢?

  所谓的步态识别,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,比图像识别更具优势。

  如何分解视频里的动作得到特征值是步态特征的要素,另外还要确认的是比对是如何来实现的呢?

  视频是一系列连惯动作,所以分析这些连惯动作得到特征,这其中就有步态识别。

  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;

  因此,一个智能视频监控的自动步态识别系统,实际上主要由监控摄像机、一台计算机与一套好的步态视频序列的处理与识别的软件所组成。其中,最关键的是步态识别的软件算法。所以,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。

  目前这些识别还是放在后端,对于视频的存储要求比较大,有没有往前移的可能性呢,我们继续关注。

  在CCTV1大型科技挑战节目《机智过人》(第三期)中,水滴科技的步态识别技术通过与记忆大师袁梦PK,现场成功识别了10个身高体型相似的“嫌疑犯”、21只体型毛色相似的金毛犬、以及金毛犬剪影,最终获得胜利。

  水滴步态检测

  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。

  步态识别

  人脸啊,车牌啊,文字识别这些都是静态的,不是一系列的动态特征。

  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。

  当前生物识别技术已经存在很多了,有虹膜识别、人脸识别与指纹识别,但是这些生物识别技术对于采样目标要求较高,例如虹膜识别通常需要目标在30厘米以内,人脸识别需在5米以内,而通过步态识别这种生物识别技术,其识别距离可达50米。

  步态识别技术目前有以下几点优势:

  IT之家10月3日消息,据了解中国科学院自动化所的专家日前介绍了一种新兴的生物特征识别技术——步态识别:这种技术可以通过走路的姿态来分辨特征然后识别出人,识别范围50米,仅需眨两下眼睛的时间,就可以对身份进行识别。

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  无需识别对配合,即便一个人在几十米外带面具背对普通监控摄像头随意走动,步态识别算法也可对其进行身份判断。

  而这项技术未来可以广泛应用于安防、公共交通、商业等场景,还可以对规定区域内的人群密度进行测算。

  识别范围广,可批量进行识别,范围为高速相机的可视范围大约50左右。

  识别速度快,仅需200毫秒即可对目标进行识别。

  步态识别需要对一段连续的视频或图片序列进行逐帧分析,处理的数据量较大,对计算资源要求较高。为了提高识别速度,需要配置高性能的计算机来支持。

  步态识别,就是通过人的走路姿势进行身份识别的一种技术手段。

  人的行走姿势易受各种因素的影响,同一个人的步态会因为疾病、受伤、体重增减、着装舒适程度等因素而改变。

  "不看脸"也能认出我是谁,这项技术为何会如此神奇?

  1、识别距离远

  步态识别在远距离、非配合的情况下即可完成识别。

  二、步态的不稳定性

  每个人的行走姿势具有差异性,伪装难度大于人脸识别。

  步态识别在安防、监控、公共交通等领域具有广泛的应用前景。在技术发展上,步态识别还存在以下局限需要面对:

  2、不容易伪装

  我们能够在一定的距离之外根据人的步态辨别出熟悉的人,是因为不同的人走路姿势都有差异性,这些差异性源自于人的腿骨长度、肌肉强度、重心高度、运动神经灵敏度、生理条件以及个人走路的“风格”。

  从技术发展来看,无论是“刷脸”取钱、“听音”识人还是“走路”辨人…普通的生物特征识别技术都有各自的优势和不足。随着人工智能的发展,不同的生物识别技术将进行组合应用,扬长避短,进而给用户带来更好的识别体验。

  在人流密集的场所中,拥挤的人群容易出现相互遮挡;行李箱、雨伞等随身物品也容易遮挡走路姿势。这些情况都会直接影响到步态特征的提取效果。

  三、对计算资源要求高

  一、易受环境的影响

  相比我们熟知的人脸识别技术,步态识别具有独特的技术特点: