步态识别技术研究综述

步态识别技术研究综述
步态识别是一种通过分析人体行走时的步态特征来进行个体识别的技术。

随着生物特征识别技术的发展，步态识别作为一种方便、无接触的识
别方式，逐渐受到了广泛的关注和研究。

本文将综述步态识别的研究现状，包括步态特征的提取方法、分类器的选择以及步态识别的应用领域。

首先，在步态识别中，步态特征的提取是非常关键的一步。

主要的步
态特征提取方法包括基于运动轮廓的方法、基于动作周期的方法以及基于
运动能量的方法。

基于运动轮廓的方法主要是通过提取行人在行走过程中
的轮廓来获得步态特征，如轮廓角度、曲率等。

基于动作周期的方法则利
用每个步态周期中的特征来进行识别，例如步长、步宽和步频等。

而基于
运动能量的方法则是通过分析人体行走时的能量变化来提取步态特征，如
加速度、功率谱等。

这些方法的综合运用可以提高步态识别的准确率和鲁
棒性。

其次，步态识别需要选择合适的分类器来进行模型训练和识别。

常用
的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和k最近邻算法（kNN）。

支持向量机是一种常见的分类方法，它可以有效地处理非线性
分类问题，并且在样本量较小的情况下仍能取得较好的效果。

人工神经网
络模拟了人脑神经元的工作原理，可以通过反向传播算法进行模型训练和
识别。

而k最近邻算法是一种基于样本距离的分类方法，它根据最近的k
个邻居来决定目标的分类。

根据实际应用需求和数据集特点，可以选择合
适的分类器进行步态识别的建模和识别。

最后，步态识别具有广泛的应用领域。

步态识别可以用于个体识别、
行为分析、疾病诊断等方面。

在个体识别方面，步态识别可以用于安防领域，例如门禁系统和人脸识别的组合使用，可以提高认证的准确性和安全
性。

在行为分析方面，步态识别可以用于行人行为监测和异常检测，例如在人群中检测行人的奔跑、摔倒等异常行为。

在疾病诊断方面，步态识别可以用于早期检测和治疗一些疾病，如帕金森病等。

综上所述，步态识别作为一种方便、无接触的个体识别技术，已经得到了广泛的关注和研究。

在步态识别的研究中，步态特征的提取方法、分类器的选择以及步态识别的应用领域是关键的研究内容。

随着步态识别技术的不断发展和应用，相信将会在更多的领域得到应用和推广。