自动识别技术的分类 按照应用领域和具体特征的分类标准，自动识别技术可以分为如下七种。1．条码识别技术l 一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。比如：。这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。l 二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。比如：。由于受信息容量的限制，一维条码通常对物品的标示，而不是对物品的描述。二维条码能够在横向和纵向两个方向同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。2．生物识别技术指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。生物特征分为物理特征和行为特点两类。l 物理特征：包括指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕、手的血管纹理和DNA等；l 行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。举例1：声音识别技术声音识别是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。这种技术可以用声音指令实现“不用手”的数据采集，其最大特点就是不用手。
步态识别的工作原理 步态识别是一个相当新的发展方向，它旨在从相同的行走行百为中寻找和提取个体之间的变化特征，以实现自动的身份识别。安全视频智能监控场合中自动步态识别系统的基本工作原理框图的一般框架如图1所示，它是融合计算机视觉、模式识别与视频/图像度序列处理的一门技术。首先由监控摄像机采集人的步态，通过检测与跟踪获得步态的视频序列，经过预处理分析提取该人的步态特征。即对图像序列中的步态运动进行运动检测、运动分割、特征提取等知步态识别前期的关键处理。其次，再经过进一步处理，使其成为与己存贮在数据库的步道态的同样的模式；最后，将新采集的步态特征与步态数据库的步态特征进行比对识别，有匹配的即进行预/报警。无匹配的，监控摄像机则继续进行步态的采集。因此，一个智能视频监控的自动步态识别系统，实际上主要由版监控摄像机、一台计算机与一套好的步态视频序列的处理与识别的软件所组成。其中，最关键的是步态识别的软件算法。所以，对智能视频监控系统的自动步态识别的研权究，也主要是对步态识别的软件算法的研究。
生物识别技术的步态识别特点是什么呢？ 生物识别技术步态识别步态识别，使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的
步态分析的主要技术 步态分析的过程包含了测量，并对其中可测量的参数进行介绍、分析与解释，其中相关指标（健康状况，年龄，体形，重量，速度等）得出的结论。该分析对在下列技术的测定：时间和空间方面的测量可以形成对步态的一个全面的分析。因为步态是一种周期性的活动，所以一个基本假设是我们假设每一步都在本质上与下一步相同。一个完整的周期步态称作“步态周期”（Gait Cycle）。一个步态周期被分成了两个阶段，分别是“支撑阶段”（stance phase）和“摆动阶段”（swing phase）。并且又进一步分为了七个小部分（此处不表），每一部分都有各自的特征及相关参数。时空测量是对速度、节奏、步长、周期时间、时间百分比等多个参量进行的测量与分析。病理步态可能反映相关病症，或负责的症状本身的因果关系。脑瘫和中风患者常见的实验室步态。步态的研究可以用于诊断和干预策略，并在未来的发展中负责康复工程。除了临床应用，步态分析也用在专业的体育训练，以优化和提高运动成绩。步态分析技术可以对步态障碍和矫正骨科手术的效果进行评估。治疗脑瘫的相泽包括使用肉毒杆菌毒素痉挛肌肉的人工瘫痪或延长，再附着特定肌腱的滑脱。也可以用于扭曲的骨骼结构的修正（截骨术）。步态。
碟中谍5中步态识别的实现原理是什么？ 碟中谍5里面出现了很多生物特征识别，其中步态识别让我很感兴趣，我知道步态识别相比指纹虹膜来说算是个…
步态识别的简介 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的“风格”上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物。
根据医学和心理学等学科的研究表明：人可以感知步态，并可以通过步态进行人的身份认证。尤其自“911事件”以来，使得远距离的身份识别研究备受关注。而与其他生物特征识别相比，步态识别的突出特点主要是能远距离识别。因此，步态识别的研究，己越来越引起国内外学者的关注。目前，己研究出的步态识别的软件算法有如下几种：对于每个步态序列而言，一种改进的背景减除技术被使用来提取人的空间轮廓。这些轮廓的边缘，被逆时针方向展开为一系列相对于质心的距离模板。这些模板特征通过使用主元统计分析方法来训练，从而得出步态形状的变化模式在特征空间中的轨迹表达。识别时，采用了时空相关匹配方法和基于归一化欧氏距离的最近邻规则，并引入了相应于个人的体形等生理特征的融合，以用于必要的步态分类校验。该算法来源于“从行走运动的时空模式中可学习人体的外观模型”的观点。对于每个序列而言，背景减除过程用来提取行人的运动轮廓，这些轮廓随时间的姿态变化在二维空间中被对应描述为一个序列的复数配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形状分析方法，从该序列配置中获取主轮廓模型作为人体的静态外观特征。实验结果表明，该算法获得了令人鼓舞的识别。
