8、基于模型的人体识别：2D与3D步态分析

基于模型的人体识别：2D与3D步态分析

在当今的科技领域，人体识别技术正不断发展，其中步态识别作为一种独特的生物特征识别方式，受到了广泛关注。传统的单相机步态识别方法在处理任意姿势的行人识别时面临挑战，而3D步态识别为解决这一问题提供了新的思路。

1. 3D步态识别的背景与意义

生物特征认证近年来备受瞩目，而基于人体步态的生物特征认证更是因其独特性和难以模仿性而具有重要价值。步态不仅涉及人体表面几何形状，还包含关节的动态运动。以往的单相机步态识别方法通常利用背景减除提取的轮廓图像，但存在一定局限性，如对非正面姿势的识别效果不佳。为克服这些问题，多相机步态识别方法应运而生，且在多视角下展现出更高的识别准确率。

2. 相关工作概述

目前，3D生物特征识别领域有多种代表性方法，以下是一些常见的方法总结：
| 作者 | 技术 | 数据 | 生物特征 |
| — | — | — | — |
| Zhao等 | 将3D人体模型拟合到多相机捕获的视频序列中，提取关键段长度和下肢运动轨迹 | 2D | 步态 |
| Huang等 | 将不同视图的结果组合成一个共同的距离度量，用于评估相似度 | 2D | 步态 |
| Seely等 | 通过三个正交视角（侧面、正面和俯视）的非归一化平均轮廓进行分类 | 2D | 步态 |
| Kakadiaris等 | 基于复合对齐算法将3D面部扫描与3D面部模型进行配准，通过小波变换分析变形模型的几何图像和法线图图像 | 3D | 面部 |
| Malassiotis等 | 通过手指长度采样的手指宽度和曲率测量计算相似度 | 3D | 手指 |
| Yan和