作為生物識別技術領域的后起之秀，步態識別正以其支持遠距離識別、無需硬性配合、環境適應性強等特點開始進入到安防、交通、工業等行業領域展開相關應用，為行業帶來創新性的AI技術應用。

       當下，隨著AI算法精度的持續提升以及應用場景的大量爆發，作為應用場景最為廣泛的生物識別代表性技術——人臉識別的落地應用已呈“燎原之勢”。然而，人臉識別對外界環境的要求仍相對苛刻，尤其在大規模人流密集場所，光線、遮擋、安裝角度、配合程度等因素都會影響到人臉識別的精準度。

       同樣作為人流密集場所下用于身份認證的生物識別技術，步態識別則以其識別距離遠、應用范圍廣、無需配合等應用優勢，可以很好的彌補人臉識別所存在的應用缺陷，由此也逐漸受到越來越多的關注。

       步態識別，作為一種非受控性特征識別方式，是一種新興的生物特征識別技術。步態之所以能夠成為生物特征識別技術之一，同樣源自每個人步態的唯一性，從解剖學的角度分析，步態唯一性的物理基礎是每個人生理結構的差異性，不一樣的腿骨長度、不一樣的肌肉強度、不一樣的重心高度、不一樣的運動神經靈敏度，共同決定了步態的唯一性。

       步態識別旨在通過人們走路的姿態進行身份識別。相比于指紋、人臉、掌紋、靜脈等靜態生物特征而言，步態屬于動態特征，因此在識別流程上更為復雜。

步態識別技術可以分為以下幾個步驟：采集步態、分析圖片、特征提取、數據比對。

       先由不同角度的攝像機采集人的步態，通過檢測與跟蹤獲得步態的視頻序列，之后經過預處理分析提取該人的步態特征。這其中包括對圖像序列中的步態運動進行運動檢測、運動分割、特征提取等步態識別前期的關鍵處理;其次，再經過進一步處理，使其成為與已存儲在數據庫的步態的同樣的模式;最后，將新采集的步態特征與步態數據庫的步態特征進行比對識別。

步態識別的應用優勢

       在人臉識別、指紋識別、虹膜識別大面積落地應用的當下，為什么步態識別能夠脫穎而出占有一席之地呢?這還在于步態識別本身的獨特優勢。