在光滑的地面上行走和在崎岖的路面上行走，步态会有所不同；强光或弱光环境可能会影响摄像头对行人的成像质量，从而干扰步态特征的提取；穿着厚重的衣物或携带物品也可能改变正常的行走姿态。
因此，在实际应用中，需要采取一系列措施来克服这些环境因素的干扰，提高步态识别的准确性。
步态识别技术的发展历程
早期探索阶段
步态识别技术的研究可以追溯到上世纪70年代。
当时，研究人员开始尝试从视频图像中分析人类的行走模式，但由于当时计算机技术和图像处理算法的限制，研究进展较为缓慢。
早期的研究主要集中在对步态的基本特征进行观察和描述，试图找出一些能够区分不同个体的简单特征，如步幅、步频等。
技术发展阶段
随着计算机性能的不断提升和图像处理技术的发展，步态识别技术在90年代迎来了快速发展期。
研究人员开始运用更复杂的数学模型和算法来提取和分析步态特征，如基于模型的方法和基于特征的方法。
同时，一些实验室开始建立步态数据库，为算法的研究和评估提供了数据支持。
这一时期，步态识别技术在准确率和稳定性方面取得了显着进步，但仍然面临着许多技术难题，如对复杂环境的适应性较差等。
深度学习推动阶段
近年来，深度学习技术的兴起为步态识别带来了新的突破。
深度学习算法，特别是卷积神经网络（cNN）和循环神经网络（RNN），在图像和序列数据处理方面展现出强大的能力。
研究人员将这些深度学习模型应用于步态识别，能够自动从大量的步态数据中学习到高度抽象和具有代表性的特征，大大提高了识别准确率。
同时，深度学习方法在处理复杂环境下的步态识别问题上也表现出更好的鲁棒性，使得步态识别技术逐渐走向实用化。
步态识别技术的应用领域
安防领域
1.公共安全监控：在城市的公共场所，如机场、火车站、商场等人流量较大的地方，安装步态识别系统可以对人员进行实时监控。
一旦发现有可疑人员，系统可以通过比对其步态特征与预先设定的黑名单模板，快速识别出潜在的威胁。
例如，在一些重大活动的安保工作中，步态识别技术可以协助警方在人群中快速定位犯罪嫌疑人，提高安保效率。
2.边境管控：在边境口岸，步态识别技术可以与其他身份识别技术相结合，对出入境人员进行更加全面的身份验证。
由于步态具有难以伪装的特点，能够有效防止非法出入境行为。
即使犯罪分子试图通过乔装打扮逃避其他身份识别手段，其独特的步态也可能被识别出来，从而保障边境的安全。
医疗领域
1.疾病诊断辅助：许多疾病会影响人的行走方式，导致步态异常。
例如，帕金森病患者的步态通常表现为步伐缓慢、小碎步、身体前倾等特征；脑卒中和偏瘫患者的行走姿态也会有明显的不对称性。
通过对患者步态的精确分析，医生可以辅助诊断疾病，并监测疾病的发展和治疗效果。
步态识别技术可以为医生提供客观、量化的步态数据，帮助制定更准确的治疗方案。
2.康复训练评估：在康复治疗过程中，步态识别技术可以实时监测患者的康复进展。
通过对比患者治疗前后的步态数据，评估康复训练的效果，及时调整训练计划。
例如，对于因骨折或神经系统损伤而进行康复训练的患者，步态识别系统可以记录他们的行走姿态、步幅、步频等参数的变化，为康复治疗提供科学依据。
智能家居与智能交通领域
1.智能家居门禁：在智能家居环境中，步态识别技术可以作为一种新的门禁方式。
居民在进入家门时，系统通过门口的摄像头识别其步态，确认身份后自动开门。
这种非接触式的门禁方式不仅方便快捷，而且增加了家居的安全性。
同时，结合其他生物识别技术，如人脸识别、指纹识别等，可以进一步提高门禁系统的准确性和可靠性。
2.智能交通乘客识别：在智能交通系统中，步态识别技术可以用于识别乘客身份。
例如，在地铁、公交车等公共交通工具上，安装步态识别设备，当乘客上车时，系统可以自动识别乘客身份，并与乘客的支付账户关联，实现自动扣费。
此外，在停车场管理中，通过步态识别可以快速确认车主身份，提高车辆进出的效率。
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