作为生物识别技术领域的后起之秀，步态识别正以其支持远距离识别、无需硬性配合、环境适应性强等特点开始进入到安防、交通、工业等行业领域展开相关应用，为行业带来创新性的AI技术应用。

       当下，随着AI算法精度的持续提升以及应用场景的大量爆发，作为应用场景最为广泛的生物识别代表性技术——人脸识别的落地应用已呈“燎原之势”。然而，人脸识别对外界环境的要求仍相对苛刻，尤其在大规模人流密集场所，光线、遮挡、安装角度、配合程度等因素都会影响到人脸识别的精准度。

       同样作为人流密集场所下用于身份认证的生物识别技术，步态识别则以其识别距离远、应用范围广、无需配合等应用优势，可以很好的弥补人脸识别所存在的应用缺陷，由此也逐渐受到越来越多的关注。

       步态识别，作为一种非受控性特征识别方式，是一种新兴的生物特征识别技术。步态之所以能够成为生物特征识别技术之一，同样源自每个人步态的唯一性，从解剖学的角度分析，步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性，不一样的腿骨长度、不一样的肌肉强度、不一样的重心高度、不一样的运动神经灵敏度，共同决定了步态的唯一性。

       步态识别旨在通过人们走路的姿态进行身份识别。相比于指纹、人脸、掌纹、静脉等静态生物特征而言，步态属于动态特征，因此在识别流程上更为复杂。

步态识别技术可以分为以下几个步骤：采集步态、分析图片、特征提取、数据比对。

       先由不同角度的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，之后经过预处理分析提取该人的步态特征。这其中包括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，使其成为与已存储在数据库的步态的同样的模式;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。

步态识别的应用优势

       在人脸识别、指纹识别、虹膜识别大面积落地应用的当下，为什么步态识别能够脱颖而出占有一席之地呢?这还在于步态识别本身的独特优势。