[实用新型]基于视触觉结合的人体身份步态识别系统

说明书

技术领域

本实用新型的技术方案涉及信息识别装置，具体地说是基于视触觉结合的人体身份步态识别系统。

背景技术

对人的身份进行识别是安全技术领域的一项重要的任务。随着社会的发展，许多部门都存在对人体身份进行识别的任务。由于身份识别不仅涉及到个人和企业，而且关系到国家的信息安全，所以急需一种快速、准确和方便的人体身份识别方式。传统的人体身份识别方式有证件和密码等，但是证件易被仿造和丢失；密码易被破解和遗忘。传统的身份识别方式逐渐被生物识别技术所取代。生物识别技术是依据人体自身的生理特征或行为特征自动进行身份鉴别的新技术。在生物识别领域目前得到应用或研究的生理特征有人脸、指纹、虹膜、掌纹、耳廓、面部红外图谱、气味、手部静脉、手形、视网膜、掌纹和DNA等；目前得到应用或研究的行为特征有步态、按键力度、声音和签名等。由于人体自身特征的区别性和稳定性，所以生物识别技术具有高识别率和高准确性等特点。不过，现阶段得到实际应用的生物识别方式主要是指纹识别、虹膜识别或人脸识别。当能够采集到完整人的指纹、虹膜或人脸生理特征信息时，这些信息能够准确地识别人体身份。但是指纹信息的采集需要物理接触，虹膜或人脸信息的采集需要近距离拍摄，因此在被识别人不配合或不能正确配合的情况下，指纹、虹膜和人脸信息识别技术的应用受到限制，无法实现人体身份识别的目的。

为解决这一问题，国内外进行了一系列研究，例如，美国DARPA(DefenseAdvanced ResearchProjectsAgency)重大项目—HID计划，它的任务就是开发多模态视觉监控技术以实现远距离情况下人的检测、分类和识别，从而增强免受恐怖袭击的自动保护能力。

英国南安普敦大学计算机科学家MarkNixon考察人体腿部关节的摆动特征，不同的人腿部关节摆动一般具有独特性，据此可识别人的身份。中国科学院自动化研究所对基于步态的身份识别进行了一定的研究，提出了一种采用提取运动人体的外轮廓，计算人体质心，然后计算运动过程中轮廓上每个点与质心的欧氏距离作为人的步态特征的识别方法。西北工业大学的柴艳妹等首先将检测出的二维人体侧影分为头部、躯干和腿部3个区域，分别提取每个区域的目标面积，将这些面积特征和人体的宽高比特征一起构成步态特征矢量用于训练和识别。天津大学的薛召军等提出了利用红外光进行人体成像及步态识别的新方法。华中科技大学的胡荣等基于运动段分类的思想，提出一种人体轮廓提取方法。浙江大学的马勤勇等提出了一种基于瞬时步态能量图的远距离身份识别算法。中国科学院合肥智能机械研究所的孙怡宁等开展基于压力的步态识别的研究，制作了一种测力平台，给出一种识别算法。中国科学技术大学汪增福等提出在步态识别中使用立体视觉，该技术在提取人体轮廓时具有较强的鲁棒性。随着对远程监控技术发展的需求，近年来国内外对基于步态的识别的报道和研究逐渐增多。

现有技术关于步态身份识别技术大多是针对识别算法的实现方面，在技术上并没有突破，仍然是通过摄像头获取图像序列之后进行图像处理提取特征进行识别，无法突破制约其在实际中应用的瓶颈。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是：提供基于视触觉结合的人体身份步态识别系统，该识别系统及其识别方法基于人体的足底压力以及步态信息，克服了现有步态身份识别技术仍然是通过摄像头获取图像序列之后进行图像处理提取特征进行识别，无法突破制约其在实际中应用的瓶颈的缺点。