刘宇斌 叶嘉杰 何晓昀

广东理工学院 广东 肇庆 526100

引言

如今人工智能在图像识别、物体识别、身份识别等方向取得了傲人的发展，但是在一些场合中有些识别技术发挥的作用性不太明显，像指纹识别、人脸识别、虹膜识别、DNA识别，对于个体的依赖性过强，而且不易采集，就以2019年的香港暴徒事件为例子，每一个行凶的暴徒都是蒙着脸的。在外界嘈杂通过普通的人脸识别或者声纹识别，都无法准确地提取出人物的信息，但是可以通过步态识别来获取个人的信息，来准确分辨出该人。

步态识别是一种通过个人的行走方式来辨别个人信息的生物识别技术。在应用领域，类似于人脸识别，它要解决识别和检验两类问题。在识别问题中，给出未知身份人的步态，在数据库中搜寻与之匹配的人的步态，从而确认人的身份；在检验问题中，需要步态识别算法对已假定的某人的身份做出判定，即接受或拒绝所假定的身份。

当前步态识别虽然拥有着广泛的市场前景，但是在实际应用的过程中，存在着视角遮挡、穿着不一、环境影响等因素，会对步态识别的正确率造成较大的影响，而利用基于RGB-D技术的三维传感器提取步态信息的方式为步态识别的发展提供了新的方向，减弱了大部分复杂的环境因素对于步态特征获取的影响。增强了对于人体步态数据获取的简易性[1]。

1 常见步态识别技术以及缺陷

1.1 基于模型的步态识别技术

此类基于模型的步态识别方式核心是对运动学模型的构建，即根据运动的人体结构实现人体骨骼化的建模，便可以获取相应的关节角度与肢体长 度等高层特征表达。……