浅谈步态识别国内外研究现状

步态识别国内外研究现状

随着科技的不断发展，人工智能技术已经在各个领域得到广泛应用，而步态识别技术也是其中之一。步态识别是指通过对人体的行走姿态进行采集和处理，从中提取出与步态相关的特征进行识别和分类，从而对不同个体的步态进行识别和比对的技术。它有着广泛的应用场景，包括医疗康复、智能安防、体育运动、军事行业等领域。本文将就步态识别技术的国内外研究现状作一浅谈。

一、国外步态识别研究现状

在国外，步态识别技术已经得到了广泛应用和发展，特别是在医疗康复领域。目前，国外步态识别技术主要包括传感器、视觉和传统机器学习等多种方法。

1. 传感器方法

传感器方法是指通过在人体关节、肌肉等部位植入传感器，实时采集人体运动信息，然后通过算法进行处理和分析，从而实现对人体步态的识别。传感器方法具有采集数据精度高、实时性强等特点，因此得到了广泛应用。目前，该方法的代表性研究包括美国麻省理工学院的“石头”系统和英国帝国理工学院的“德马尼卡”系统等。

2. 视觉方法

视觉方法是指通过对人体运动过程进行视频采集和分析，提取

出与步态相关的特征，运用计算机视觉技术进行识别和解析的方法。该方法具有无需植入传感器、不受干扰等优点，但也存在识别精度低等问题。目前，该方法的代表性研究包括美国康奈尔大学的“Gait-Cam”系统、日本东京大学的“智能鞋”系统等。

3. 传统机器学习方法

传统机器学习方法主要是以图像处理和统计学习为基础，对步态数据进行处理和分析，并根据不同特征进行分类和识别。该方法具有应用范围广、精度高等优点，但因特征提取和分类算法不完善而存在一定不足。国外此类系统的代表性研究包括美国宾夕法尼亚州立大学的“SEMG-based”系统和瑞典卡罗琳斯

卡医学院的“BioTac”系统等。

二、国内步态识别研究现状

在国内，步态识别技术的研究起步较晚，但随着技术的不断进步，国内的研究也取得了一些进展。目前，国内的步态识别技术主要包括传感器、视觉和深度学习等方法。

1. 传感器方法

国内的传感器方法包括惯性传感器、压力传感器等多种类型，具有采集精度高、实时性强的优点。国内代表性的研究包括北京大学的“运动惯性数据采集和实时估计系统”和浙江大学的“基于手环的运动姿态/步态识别系统”等。

2. 视觉方法

国内视觉方法主要是以深度学习为基础，通过对人体运动过程进行视频采集和分析，提取出与步态相关的特征，并运用深度学习算法进行识别和分类。该方法相较于传感器方法，具有无需植入传感器、精度高等优点。国内代表性的研究包括哈尔滨工业大学的“基于深度学习的步态识别系统”和南京工业大学的“基于卷积神经网络的步态识别系统”等。

三、步态识别技术的应用

随着步态识别技术的不断发展，其应用场景也十分广泛。

1. 医疗康复

步态识别技术在康复医学和神经科学领域中得到广泛应用，如肌肉骨骼康复训练等，有望帮助患者更加高效地进行康复治疗。

2. 智能安防

步态识别技术可以被用于安防领域的身份验证、犯罪识别等方面。通过人体步态的分析和比对，可以更好地确保安全。

3. 体育运动

步态识别技术可以被用于改进运动员的训练，如篮球、足球等运动。通过对运动员的步态数据进行分析和对比，可以发现技术上的差距和不足，进而加以改进。

4. 军事行业

步态识别技术在军事领域中的应用也十分广泛，例如情报收集和敌方士兵标识等。可根据敌方士兵的步态识别其身份，有助于作战行动的展开。

上述论述，便是针对步态识别技术在国内外的研究现状作出的一些梳理和总结。随着科技的不断发展，步态识别技术也将会在更多领域得到应用，展现其强大的潜力。