7、步态识别技术：从模型无关到模型驱动的全面解析

步态识别技术：从模型无关到模型驱动的全面解析

在当今的生物识别技术领域，步态识别作为一种新兴且具有潜力的技术，正逐渐受到广泛关注。它不仅可以在远距离、低分辨率等复杂场景下实现对个体的识别，还具有非接触、难以伪装等优点。下面将深入探讨基于模型无关和模型驱动的步态识别方法及其相关技术。

1. 基于模型无关的步态识别

为了克服训练模板的局限性，提出了一种用于模拟合成模板中失真的简单模型和一种统计步态特征融合方法。通过实验验证，该识别方法在与已发表的主要步态识别方法相比时，展现出了极具竞争力的性能。
- 上下文感知的步态识别 ：提出了一种基于上下文的人类识别方法，通过概率性地结合不同环境上下文中的不同步态分类器来实现。首先从上下文训练示例中学习上下文属性以构建上下文检测器，然后通过这些检测器获取给定探测步态示例的上下文。最后，根据检测到的上下文变化，将为不同环境上下文变化下的个体识别设计的分类器进行概率性组合，以识别探测个体。实验结果表明，组合分类器能够利用检测到的上下文信息，充分发挥各个分类器的优势。
- 视角无关的步态识别 ：基于人类沿不同方向行走的视角范围可能重叠或相邻这一事实，提出了一种用于视角无关步态识别的统计特征提取方法。该方法避免了恢复人体结构和相机校准的困难，在识别与给定训练序列中不同行走方向的人时表现出良好的性能。并且，当有更多不同行走方向的序列用于训练时，性能会进一步提升。
- 基于GEI的人类重复活动识别 ：建议使用步态能量图像（GEI）进行人类重复活动识别。在热红外图像中检测人体运动，这种图像无论光照条件和人体表面及背景颜色如何，通常都能在人