步態(tài)識(shí)別技術(shù)如何從“束之高閣”到“掌上明珠”？

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第四次工業(yè)革命下所誕生的技術(shù)及形式，不斷地向人類及社會(huì)賦能。

像AI、大數(shù)據(jù)、自動(dòng)駕駛、云計(jì)算這些，都在賦予我們高效便捷的生活。

作為誕生于工業(yè)4.0下的AI識(shí)別技術(shù)，已經(jīng)應(yīng)用到了社會(huì)各領(lǐng)域，例如在語言翻譯、面部識(shí)別等多個(gè)社會(huì)活動(dòng)中，都能夠看到AI識(shí)別的參與。

近日，專注于步態(tài)識(shí)別的AI識(shí)別公司銀河水滴，完成近3億元b輪融資。

目前，AI識(shí)別技術(shù)已經(jīng)常用于各類身份認(rèn)證場景，最為常見的莫過于人臉識(shí)別、指紋、虹膜等等，不過，

相較于這些識(shí)別技術(shù)，步態(tài)識(shí)別作為近年來的新AI技術(shù)方向，不斷受到外界的關(guān)注。

那么，步態(tài)識(shí)別技術(shù)到底是什么？隨著人臉識(shí)別、指紋等AI技術(shù)得到廣泛運(yùn)用，作為新型技術(shù)的步態(tài)識(shí)別，能否同樣得到廣泛運(yùn)用？

“視頻新基建”下的新技術(shù)

想要弄明白AI識(shí)別技術(shù)是什么之前，先要了解什么是AI識(shí)別技術(shù)。

AI識(shí)別技術(shù)是指通過計(jì)算機(jī)、照相機(jī)、掃描儀等設(shè)備，自動(dòng)獲取并識(shí)別出目標(biāo)指令、數(shù)據(jù)等信息的技術(shù)手段，像是條形碼識(shí)別、智能卡技術(shù)、聲音識(shí)別技術(shù)、靜脈識(shí)別都屬于AI識(shí)別技術(shù)。

而根據(jù)識(shí)別對象是否具有生命特征，AI識(shí)別技術(shù)主要可以分為兩類：有生命識(shí)別和無生命識(shí)別。目前，人臉識(shí)別、指紋、虹膜等識(shí)別技術(shù)都是有生命特征識(shí)別，包括接下來所說的步態(tài)識(shí)別。

步態(tài)識(shí)別是指通過身體體型和行走姿態(tài)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)身份識(shí)別的一種技術(shù)手段，是一項(xiàng)融合計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別與視頻／圖像序列處理的AI技術(shù)。

簡單點(diǎn)來說，通過視頻及攝像頭等專業(yè)設(shè)備，對人的身體體型及走路的姿態(tài)，做到自動(dòng)識(shí)別，本質(zhì)上是同人臉識(shí)別、指紋、虹膜等等AI技術(shù)的工作原理相同，只不過識(shí)別的類型不同。

近些年，隨著AI技術(shù)的發(fā)展及成熟，國家相關(guān)部門對步態(tài)識(shí)別技術(shù)的興趣正在快速增長，尤其是今年以來，發(fā)布數(shù)項(xiàng)有關(guān)步態(tài)識(shí)別技術(shù)數(shù)項(xiàng)公告和規(guī)定，給予其支持的態(tài)度。今年7月，《信息安全技術(shù) 步態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)安全要求（征求意見稿）》試點(diǎn)在京啟動(dòng)，加速步態(tài)識(shí)別技術(shù)的場景落地及應(yīng)用。

國家相關(guān)部門之所以，將步態(tài)識(shí)別技術(shù)的重視程度提升至如此層面，一部分原因在于其應(yīng)用場景的不同，相較于人臉識(shí)別、指紋及虹膜等識(shí)別技術(shù)，步態(tài)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場景更偏向于智能安防、智慧醫(yī)療、智慧交通、工業(yè)檢測、智能家居等專業(yè)領(lǐng)域，特別是從智能安防的角度，步態(tài)識(shí)別作為動(dòng)態(tài)識(shí)別，相較傳統(tǒng)生物識(shí)別技術(shù)更加穩(wěn)定，具有更別的防偽性，只要人進(jìn)行移動(dòng)就可以準(zhǔn)確記錄并識(shí)別目標(biāo)的特征并進(jìn)行追蹤，對于公安、交通部門來說，具有更特殊的意義。

其次，步態(tài)識(shí)別技術(shù)的距離上限更高，擺脫了傳統(tǒng)生物識(shí)別技術(shù)對于鏡頭距離的需求。目前，業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的步態(tài)識(shí)別技術(shù)，在普通環(huán)境下識(shí)別距離可達(dá)50米，在更專業(yè)的設(shè)備下識(shí)別距離甚至可達(dá)100米，能夠?qū)崿F(xiàn)360度全方位識(shí)別。

而目前市場上遠(yuǎn)距離的虹膜識(shí)別技術(shù)，距離上限僅在2-3米；人臉識(shí)別的距離上限也就在20米左右，無法和步態(tài)識(shí)別相比。

目前，銀河水滴、大華股份、盈力科技等，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了部分產(chǎn)品的落地。此前，銀河水滴上線了步態(tài)識(shí)別系列產(chǎn)品和解決方案，“水滴神鑒”，步態(tài)識(shí)別、步態(tài)智能盒子等；盈力科技也上線了盈力云，功能包含步態(tài)識(shí)別。

步態(tài)識(shí)別：“理想”中的那些“現(xiàn)實(shí)”

與人臉識(shí)別、指紋、虹膜等AI識(shí)別技術(shù)相同的是，步態(tài)識(shí)別技術(shù)對算法、訓(xùn)練庫和對象同樣有著較高的要求，特別是在算法和軟件上，由于步態(tài)識(shí)別技術(shù)的距離以及識(shí)別目標(biāo)相對寬松，會(huì)要求其擁有更高的準(zhǔn)確度以及辨別性。

這背后與訓(xùn)練底庫脫不開關(guān)系，人臉、指紋等識(shí)別技術(shù)能夠率先落地，和訓(xùn)練方法和對象密切相關(guān)，這些特征的訓(xùn)練底庫是以圖像訓(xùn)練為主，手機(jī)等終端設(shè)備的快速發(fā)展讓獲取圖像/指紋極為普遍，樣本量巨大，但步態(tài)識(shí)別只能通過視頻識(shí)別，訓(xùn)練底庫的訓(xùn)練方法和對象多是通過算法對視頻進(jìn)行解析和計(jì)算，背后的工作量更為巨大。

目前，市場上一款步態(tài)識(shí)別技術(shù)的初步形成，至少是基于百萬級(jí)的訓(xùn)練庫之上，而成熟可應(yīng)用的技術(shù)至少是要達(dá)到超百萬級(jí)別的訓(xùn)練量，這也是很多企業(yè)望而生畏的關(guān)鍵，對算法、訓(xùn)練庫的要求過高，使得這項(xiàng)技術(shù)的壁壘過高，當(dāng)前這項(xiàng)技術(shù)僅掌握在銀河水滴、大華股份、盈力等少數(shù)廠商手里，整體技術(shù)存在高度集中的現(xiàn)象。

另外，盡管目前國家工信部、公安部等相關(guān)部門都在大力推進(jìn)步態(tài)識(shí)別的落地，但從市場競爭格局來看卻不利于步態(tài)識(shí)別的發(fā)展。

公開數(shù)據(jù)顯示，目前生物識(shí)別技術(shù)市場結(jié)構(gòu)中，指紋識(shí)別占比達(dá)到58%，人臉識(shí)別占比為 18%，虹膜識(shí)別占比 7%，此外掌紋識(shí)別以及聲音識(shí)別分別占比 7%及 5%，也就是說步態(tài)、靜脈、聲紋等新型識(shí)別技術(shù)共分不到5%的市場份額，步態(tài)識(shí)別的發(fā)展空間較小。

而且，從當(dāng)前的市場環(huán)境來看，人臉識(shí)別無疑是現(xiàn)在資本及市場最熱門的“寵兒”，預(yù)計(jì)今年，人臉識(shí)別市場規(guī)模將達(dá)到530億元，復(fù)合增長率達(dá)到53%，國內(nèi)外市場都在大力普及人臉識(shí)別的應(yīng)用，進(jìn)一步壓縮了其他AI識(shí)別技術(shù)的市場空間。

最后，由于步態(tài)識(shí)別技術(shù)的載體，同樣是攝像頭或是掃描設(shè)備，那么，就會(huì)同人臉識(shí)別、虹膜這些面臨同樣一個(gè)問題。

即便步態(tài)識(shí)別技術(shù)再先進(jìn)、成熟，但硬件及載體處于落后階段，其識(shí)別效果也會(huì)大打折扣，這也是現(xiàn)在很多步態(tài)識(shí)別技術(shù)，對攝像頭等掃描設(shè)備的清晰度有著較高要求的關(guān)鍵所在。另外，由于步態(tài)識(shí)別的“非強(qiáng)迫性”特性，還會(huì)受到天氣、人物著裝、人物角度等影響，同樣會(huì)降低識(shí)別的精準(zhǔn)度。

技術(shù)和產(chǎn)品的落地，終歸不是一帆風(fēng)順，對于步態(tài)識(shí)別技術(shù)來說，這也是必須經(jīng)歷的階段，從小到大、從缺陷到完善，都是需要步態(tài)識(shí)別下的企業(yè)去一一解決。

行業(yè)遠(yuǎn)未到商業(yè)化考量階段

一款產(chǎn)品、技術(shù)的研發(fā)或應(yīng)用，最終目的都是為了商業(yè)化落地，對于步態(tài)識(shí)別技術(shù)來說，也不例外。那么，在當(dāng)前情形下，步態(tài)識(shí)別技術(shù)要想實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，還需要完善哪些方面？

一方面，解決技術(shù)本身所帶來的識(shí)別缺陷。目前，盡管部分步態(tài)識(shí)別頭部企業(yè)的試驗(yàn)識(shí)別率已經(jīng)超過了90%，但從整體上來看，步態(tài)識(shí)別作為剛起步的技術(shù), 受天氣、場景、目標(biāo)等特殊性的影響，試驗(yàn)識(shí)別率只有80%，其可靠性不如人臉識(shí)別技術(shù)，目前，人臉識(shí)別技術(shù)的普遍識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了98%以上，擁有領(lǐng)先算法及軟件的人臉識(shí)別技術(shù)，識(shí)別率甚至超過99%。

對于步態(tài)識(shí)別技術(shù)來說，通過加強(qiáng)對步態(tài)識(shí)別軟件、算法的開發(fā)以及訓(xùn)練底庫的完善，包括增加對數(shù)千路高清攝像頭的并發(fā)量，以及提升產(chǎn)品芯片的算力，來降低這種識(shí)別缺陷幾率的出現(xiàn)。除此之外，步態(tài)識(shí)別還需要建立龐大的貼近實(shí)際場景的步態(tài)數(shù)據(jù)庫，包括各種形式的行走姿態(tài)以及不同體型的身形數(shù)據(jù)收等等，加強(qiáng)與攝像頭收集的步態(tài)數(shù)據(jù)的同步對比，保證對比和識(shí)別的準(zhǔn)確性。

其次，就是通過頭部企業(yè)的算法的成熟及訓(xùn)練底庫、步態(tài)數(shù)據(jù)庫的完善，逐步削弱行業(yè)技術(shù)壁壘，降低中小企業(yè)的準(zhǔn)入門檻。相比其他生物識(shí)別技術(shù)，由于步態(tài)識(shí)別的技術(shù)特殊性，使得其技術(shù)壁壘較高，企業(yè)及行業(yè)需要不斷通過研發(fā)支出，來攻克技術(shù)壁壘，高昂的研發(fā)費(fèi)用讓很多廠商望而卻步。

頭部企業(yè)對步態(tài)識(shí)別技術(shù)的部分算法及訓(xùn)練底庫、數(shù)據(jù)庫的開放，一定程度上能夠降低中小企業(yè)的技術(shù)研發(fā)壁壘，減少中小企業(yè)在這一過程中的研發(fā)費(fèi)用支出，加快步態(tài)識(shí)別技術(shù)在行業(yè)之間的整體普及。

另一方面，要解決的就是實(shí)用性的問題，簡單點(diǎn)來說就是應(yīng)用場景是否廣泛，實(shí)用性是商業(yè)化落地的關(guān)鍵一步。對于任何一個(gè)技術(shù)或是產(chǎn)品來說，實(shí)用性的強(qiáng)與弱，往往就決定了能否在商業(yè)化的落地上走的更遠(yuǎn)，就目前應(yīng)用場景以及實(shí)用性來看，步態(tài)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場景更多是b端場景中，而人臉識(shí)別、指紋等則更貼近于C端用戶。

對于步態(tài)識(shí)別企業(yè)來說，或許可以繼續(xù)加強(qiáng)在b端應(yīng)用場景的開拓，包括港口、物流中心等大型應(yīng)用場景的應(yīng)用，以及運(yùn)用步態(tài)識(shí)別技術(shù)開發(fā)更多貼近C端用戶的產(chǎn)品，比如說智能鞋墊等等，增強(qiáng)步態(tài)識(shí)別技術(shù)在不同場景的運(yùn)用，同時(shí)，提升市場整體的認(rèn)可度及步態(tài)識(shí)別技術(shù)認(rèn)知的普及，也是提升商業(yè)化落地的因素之一。

受制于步態(tài)識(shí)別技術(shù)的特殊性，及應(yīng)用場景的短缺性，短時(shí)間內(nèi)或許并不能像人臉識(shí)別、指紋、虹膜那樣運(yùn)用得如此廣泛。但能夠明確一點(diǎn)的是，隨著國家相關(guān)部門支持力度的加大、技術(shù)的不斷完善成熟，步態(tài)識(shí)別技術(shù)或許與當(dāng)初的指紋、人臉識(shí)別一樣，能夠賦能到整個(gè)人類及社會(huì)，帶來高效便捷的生活。

本文來自微信公眾號(hào)“新工業(yè)洞察”（ID:xingongye8），作者：新工業(yè)洞察，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

當(dāng)前名稱：小眾卻高端的“視頻新基建”：步態(tài)識(shí)別技術(shù)如何穿越萌芽期？
本文URL：http://www.js-pz168.com/article26/scdgjg.html

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