張 帥 曾 瑩

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 東方科技學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410128）

0 引言

生物特征識(shí)別技術(shù)是根據(jù)每個(gè)人獨(dú)有的、可以采樣檢測(cè)的生理特征或行為特征進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)。第一代生物特征識(shí)別技術(shù)主要利用人的指紋、臉像等特征進(jìn)行識(shí)別，這通常要求上體近距離或接觸性的協(xié)作感知，在遠(yuǎn)距離的情況下，這些特征不可能被利用。

由于個(gè)體之間身體結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)行為上的基本特性不同，步態(tài)運(yùn)動(dòng)為人的識(shí)別提供了獨(dú)特的線索。步態(tài)具有非接觸性、難以隱藏或偽裝、易于捕捉等特點(diǎn)，且不受距離影響。 除了步態(tài)本身的特點(diǎn)，PC 處理器能力的提升，高速數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備的出現(xiàn)，人體建模、運(yùn)動(dòng)跟蹤等計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理技術(shù)的提高等因素使得步態(tài)識(shí)別技術(shù)成為一種新的可行的安全應(yīng)用，極具研究意義與研究?jī)r(jià)值。

近幾年來(lái)步態(tài)勢(shì)識(shí)別技術(shù)引起了世界各國(guó)學(xué)術(shù)科研機(jī)構(gòu)的廣泛的關(guān)注。 美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究所項(xiàng)目署資助的重大項(xiàng)目——HID（Human Identification a Distance）計(jì)劃開(kāi)展的多模態(tài)視覺(jué)監(jiān)控技術(shù)以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離情況下的人的檢測(cè)、分類(lèi)和識(shí)別。

1 步態(tài)識(shí)別過(guò)程

步態(tài)識(shí)別旨在根據(jù)人行走時(shí)的姿勢(shì)來(lái)進(jìn)行人的身份認(rèn)證。步態(tài)識(shí)別過(guò)程可以劃分為步態(tài)檢測(cè)、步態(tài)特征提取、步態(tài)分類(lèi)與識(shí)別三個(gè)階段。

1.1 步態(tài)檢測(cè)

步態(tài)檢測(cè)是從人行走的視頻序列中提取步態(tài)輪廓區(qū)域，這方面的工作包括背景建模、前景檢測(cè)和形態(tài)學(xué)后處理等。 步態(tài)輪廓的有效分割對(duì)于特征提取、分類(lèi)識(shí)別等后期處理非常重要，因?yàn)楹罄m(xù)處理過(guò)程僅考慮圖像中輪廓區(qū)域的像素。 常用的步態(tài)檢測(cè)方法有背景減除法、時(shí)間差分法、光流法等。

1.2 步態(tài)特征提取

步態(tài)特征主要分為兩大類(lèi)：人體結(jié)構(gòu)特征和運(yùn)動(dòng)行為特征。 前者反映了人體的幾何特性，如身高和體形；后者主要指行走時(shí)的肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)的變化。步態(tài)特征提取的方法主要有基于模型的方法和基于非模型的方法。

1.2.1 基于模型的方法

基于模型的方法是將人體結(jié)構(gòu)或人體運(yùn)動(dòng)建模后，利用二維圖像序列數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配以獲取特征參數(shù)。人的步行存在著攜帶背包、雨傘等足以改變外形、掩蓋部分身體的現(xiàn)象，在很多運(yùn)動(dòng)場(chǎng)合還存在身體自我遮擋現(xiàn)象， 基于模型的方法能夠成功解決遮擋問(wèn)題，原因在于模型是依賴(lài)于圖像序列中人的運(yùn)動(dòng)模式而建立，能夠反映當(dāng)前的變化，還能對(duì)過(guò)去和將來(lái)的變化進(jìn)行估算。 常用的模型主要有：Lee構(gòu)建的橢圓模型，即用橢圓來(lái)匹配運(yùn)動(dòng)人體的二值化側(cè)影的不同身體部位，以橢圓的質(zhì)心、離心率等參數(shù)反映人體步態(tài)特征參數(shù)[1]；Cunado建立的鐘擺模型，將大腿建模為鏈接的鐘擺，并從其傾斜角度信號(hào)的頻率分量中獲取步態(tài)特征[2]；Yoo 建立的骨架圖模型，即用直線近似在關(guān)節(jié)點(diǎn)處所連接的骨骼來(lái)表達(dá)人體[3]。

1.2.2 基于非模型的方法

非模型的方法是通過(guò)對(duì)位置、速度、形狀等相關(guān)特征的預(yù)測(cè)或估計(jì)來(lái)建立相鄰幀間的關(guān)系。 例如，Little 等[4]利用步態(tài)序列圖像的光流頻率和相位作為特征；Kale 等[5]提取人體輪廓圖像的寬度向量作為特征；Shutler[6]等引入速度矩作為特征；王亮等[7]提取輪廓點(diǎn)到人體質(zhì)心的距離向量作為步態(tài)特征。

1.2.3 步態(tài)分類(lèi)與識(shí)別

步態(tài)的分類(lèi)識(shí)別過(guò)程，即采用適當(dāng)?shù)姆椒▽⒋R(shí)別的步態(tài)與步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的步態(tài)模式進(jìn)行匹配，通過(guò)一定的判別依據(jù)決策它所屬的類(lèi)別。 考慮到步態(tài)的運(yùn)動(dòng)特性，對(duì)其分類(lèi)識(shí)別也需要采用基于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的識(shí)別方法。

2 結(jié)論

美國(guó)“9.11”事件之后，國(guó)際社會(huì)反恐形勢(shì)更為嚴(yán)峻，加強(qiáng)重點(diǎn)場(chǎng)所的安全監(jiān)測(cè)，提高身份識(shí)別能力，是反恐必不可少的措施。步態(tài)可在被觀察者沒(méi)有察覺(jué)的情況下進(jìn)行非接觸性的感知和度量，具有較好的非侵犯性。因此，從視覺(jué)監(jiān)控的角度來(lái)看，步態(tài)識(shí)別是非常具有潛力的生物特征識(shí)別技術(shù)。當(dāng)前文獻(xiàn)報(bào)道的各種步態(tài)識(shí)別方法大多數(shù)是在一定實(shí)驗(yàn)假設(shè)條件下進(jìn)行測(cè)試的，還沒(méi)有應(yīng)用到實(shí)際生活中。 實(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景往往很復(fù)雜，可能存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，背景圖像受天氣、光照等外界因素的影響變化較大。 以日照條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子為例，它可能與被檢測(cè)的目標(biāo)相連，也可能與目標(biāo)分離。 前者，影子扭曲了目標(biāo)形狀，使基于輪廓的步態(tài)識(shí)別方法不再可靠；后者，影子可能被誤認(rèn)為場(chǎng)景中一個(gè)錯(cuò)誤的目標(biāo)。 因此，實(shí)現(xiàn)實(shí)際場(chǎng)景下的步態(tài)檢測(cè)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。

［1］L.Lee.Gait analysis for recognition and classification [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition.2002.

［2］D.Cunado, M.Nixon, J.Carter. Using gait as a biometric, via phase-weighter magnitude spectra [C]// Proceedings of International Conference on Audio and Video-based Biometric Person Authenticetion.1997.

［3］Yoo Jang-hee,Nixon M S, Harris C J.Extracting Human Gait Signatures by Body Segment Properties [C]//Proceeding of Proc IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation.2002.

［4］J.Little,J. Boyd.Recognizingm people by their gait: the shape of motion[J].Jouranl of Computer Vision Research,1998(2):2-32.

［5］Kale A, Rajagopalan A,Cuntoor N.Gait based recognition of humans using continuous hmms [C]// Proceedings of IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition.2002.

［6］J.Shutler,M.Nixon. Statistical gait recognition via temporal moments [C]//Proceedings of IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation.2000.

［7］王亮,胡為明,譚鐵牛.基于步態(tài)的身份識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2003,26(3)：1-7.