每人都有独一无二的行走模式：非侵入式步态识

雷耶斯说：“关注非侵入式步态识别技术——监测走路时地面的受力——非常具有挑战性。这是因为，要人工区分人与人之间的细微差异是极其困难的，这就是我们必须设计一个新的人工智能系统、从一个新角度来克服这一挑战的原因。”

　　英媒称，每个人走路的姿势都有细微差别，科学家们正在开发一种通过观察步态识别包括罪犯在内的个人的技术。

　　英国《每日邮报》网站报道，这种系统可能很快就会在机场得到使用，就像现在其他人体识别技术一样。

　　报道称，这种非侵入式技术的识别准确度约为99.3%，它需要使用嵌入机场地面的压力垫。该系统研究的是一个人的步态，而不是脚印形状本身。

　　物理生物识别技术——如指纹、面部识别和视网膜扫描——目前在安全领域较为常见。

　　报道称，然而，行为生物识别技术——包括你的走路姿势、嗓音和你的签名——能够捕捉到一个人行为和动作的独特之处。

　　为了创建这套人工智能系统，曼彻斯特大学和西班牙马德里自治大学的研究人员收集建立了历史上最大的脚步数据库，包括来自127人的近2万个脚步信号。

　　这篇发表在《模式分析与机器智能会刊》月刊上的研究论文发现，可以利用对这些动作的监测来准确识别个人。

　　这项研究的带头人、曼彻斯特大学电气与电子工程学院的奥马尔·科斯蒂利亚·雷耶斯说：“每个人走路时都有大约24种不同的要素和动作，这使每个人都有独一无二的行走模式。”

　　他说：“因此，可以利用对这些动作的监测来明确识别或核实某个人的身份，就像指纹识别或视网膜扫描一样。”

　　报道称，研究人员在真实安全场景中测试了他们的数据，包括机场安检口、工作场所和家庭环境等。

　　为了收集样本和数据集，研究团队使用了地面传感器和高清摄像头。

　　雷耶斯说：“关注非侵入式步态识别技术——监测走路时地面的受力——非常具有挑战性。这是因为，要人工区分人与人之间的细微差异是极其困难的，这就是我们必须设计一个新的人工智能系统、从一个新角度来克服这一挑战的原因。”

　　报道称，该技术的其他应用还包括能够识别神经退化的智能措施。这是雷耶斯打算推进其脚步识别研究的另一个领域。

　　他说：“我们还在研究利用智能住宅广域地面传感器提供的第一手脚步数据，来解决寻找认知衰退和精神疾病发病的标记这一医疗问题。”

　　他说：“人的运动可以是认知衰退的一种新生物标记，凭借新的人工智能系统，可以对其进行前所未有的探究。”