人脸识别和步态识别技术融合的必要性

李玲玲

摘要：人脸识别技术起源于18世纪。步态识别技术具有其他生物识别技术难以比拟的优势。人脸识别和步态识别可以互补。人脸识别技术和步态识别技术两者的应用场合和使用条件相似。人脸识别和步态识别技术适用的范围不同，各有优势，又各有长短、不足和局限。融合技术可以使其优势更明显，缺点则得以弥补。

关键词：人脸识别；步态识别；融合

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）28-0187-02

身份识别技术自古就有，比如按指纹识别技术可以追溯到公元前500年的古巴比伦；它基于人本身固有的生物特征（含指纹、面相、步态等），具有唯一性和在一定时间内稳定性。生物识别技术随着计算机技术的发展而蓬勃发展，比如先后出现了半自动人脸识别系统、手型识别系统、语音识别系统、虹膜识别系统等。但这些技术需要被测试者的配合，需要在较近范围进行身份识别。

传统的身份识别方式如卡、印章等容易复制、易于丢失，用户名和密码也容易破解和遗忘；互联网技术的发展呼唤安全、快速、准确的身份识别技术，而利用人的生物特征（人脸、指纹、虹膜、掌纹等）和行为特征（步态、笔迹等）进行生物鉴别的技术已成为研究的热点。生物鉴别技术具有普遍性、唯一性、长期稳定性等必要特性和干扰小、实时性和计算复杂性等可选特性。生物特征技术可以隐蔽操作，可以应用于抓捕罪犯等安全应用；采集信息时没有直接接触人体，无侵犯性，容易被大众接受；交互性强，应用前景远大。

人口的增加和人口流动性增强呼唤更方便便捷的身份识别技术，在火车站、汽车站或机场等场所利用步态识别技術可以不打搅行人而找到嫌疑人，2001年的911事件催生了在敏感场所进行远距离、全天候、自动识别技术的实现，步态识别技术呼之欲出。

人脸识别技术和步态识别技术两者的应用场合和使用条件相似。比如都不需要被测试者的主动配合，可以秘密对测试者进行身份识别，可应用于自动监控和门禁系统。因此在应用场景上人脸识别和步态识别具有融合的可能。但两种技术生物特征的影响因素不同。在其中一种生物特征受到影响因素干扰的时候，另一种生物特征仍然可以正常发挥作用。比如被测试者戴假发、化妆，其人脸特征有变化，但步态特征没变化。当被测试者受伤或生病时，其步态特征有变，但人脸特征没影响。可见人脸识别技术和步态识别技术具有互补性。人脸识别技术和步态识别技术都是生物特征识别技术，运用每个人与众不同的生物特征的唯一性和稳定性，不需要携带卡片，也不需要记密码，方便、安全还不易假冒伪造。

人脸识别受光照、表情、姿势、化妆、发型等影响较大；年龄也对人脸识别有影响。步态识别易受生病、道路崎岖、衣服光照等的影响。

人脸识别技术起源于18世纪。人脸识别适合近距离，步态识别适合远距离。人脸识别和步态识别可以互补。比如对人脸识别影响大的低分辨率和照明条件对步态识别几乎无影响；对步态识别影响大的搬运条件、走路环境、衣着等对人脸识别影响小。所以步态识别和人脸识别互相弥补，二者融合可以降低出错率。

人脸识别技术和步态识别技术都可以隐蔽的进行秘密目标识别，不侵犯个人隐私。

人脸识别技术广泛应用于公安、司法、政府、金融、安检、保安等部门进行身份识别。

远距离下人脸识别技术的短处：一是环境失去控制，如分辨率低、天气模糊、照明差等，二是被拍摄者拒绝合作，如戴太阳镜、捂脸、弯腰等。有远距离人脸识别算法解决这个难题。

而步态识别技术具有其他生物识别技术难以比拟的优势：远距离身份识别、不侵犯隐私的优势、有利于法医学的研究和应用等。但也避免不了与人脸识别技术相似的缺点：比如相机角度、天气条件、甚至衣服等都会影响步态识别技术的准确性。

步态识别技术对分辨率要求不高。因此可以用较普通的摄像机实现步态识别技术，由此降低了步态识别技术的成本。

人脸识别技术和步态识别技术在应用场合和使用条件上具有相似性，具备可融合的基础与前提。在影响因素上，人脸识别易受光照、距离、表情、姿态的影响；步态识别易受年龄、身体状况、心理因素、背包等影响。人脸和步态可在摄像机拍的一幅视频中同时提取，在相同场合中二者还可以互补。将人脸识别技术与步态识别技术进行融合，能提高生物识别技术的效率。

人脸识别和步态识别如何融合？

人脸识别一般正面识别率高，步态识别侧面识别率高；最早做的融合就是将二维侧面步态和正面人脸特征融合。二维步态识别只需单个摄像机进行拍摄提取信息，三维步态识别则是在两个或两个以上的摄像机拍摄的多维视频中进行三维模型跟踪。二维跟踪简单快捷，但易受摄像机角度控制。后来的融合一般是以三维步态识别为主，这样能更好地进行借鉴视频的隐秘身份识别。

人脸识别与步态识别的融合要抓住远距离识别的特点，以及在低分辨率条件下采用各种人脸图像识别技术改善人脸图像分辨率。

作为预处理，我们先研究静止背景下的人脸识别与步态识别的融合；而人脸识别又分静态人脸识别和动态人脸识别；静止背景下的人脸检测和人体检测则是最基础的工作，静态背景又分简单静态背景和复杂静态背景，而不管是人脸检测还是步态检测都要首先将背景剔除，提取完整的行人轮廓图像。简单静态背景下提取人脸轮廓和人体轮廓较为简单易行，最早的算法都是背景简单，人体运动形式单一，算法也相应简单。这种简单静态背景下的提取人脸和人体轮廓的算法只是出现在假设算法中。稍复杂一点的算法是去除背景图像，提取出运动人体剪影图像，还可以提取出人脸图像；这是人脸识别与步态识别技术融合的初步雏形。

步态技术和人脸识别技术的融合具体体现在用摄像机提取图像时，远距离时提取步态信息，近距离时提取人脸信息，人脸识别和步态识别技术适用的范围不同，各有优势，又各有长短、不足和局限。融合技术可以使其优势更明显，缺点则得以弥补。将人脸特征和步态特征相结合是计算机身份识别技术发展的研究方向；而且大多是采用人脸正面和步态侧面的角度来提取，这种算法我们叫他融合算法。

人脸识别的优势体现在以下几方面：非接触性，避免了指纹识别等因接触造成的尴尬；隐蔽性，用摄像机监控系统就可采集人脸信息，不涉及隐私；采集信息只需普通摄像机，价格实惠；人脸识别用户界面友好，交互性强；可以获取步态识别技术难以获取的信息，如年龄、性别等。

无论是人脸识别技术还是步态识别技术在作为单一识别技术时存在一些局限性：非普遍性，如残疾人不适合步态识别技术。远距离低分辨率以及背景灰暗造成人脸识别较困难。所以把人脸识别和步态识别进行融合才能扬长避短。

在步态识别技术中融入人脸识别技术可以提高远距离身份识别的性能。步态识别的准确度略低于人脸识别技术，尤其是远距離身份识别技术中，多生物特征融合可降低噪声，使系统适应更多人群。因为在同一幅视频监控图像中，可以同时提取行人的步态信息和人脸信息，步态识别与人脸识别的融合已是必然。

一般来说，人脸识别的精度高于步态识别技术的精度，但人脸识别技术对分辨率要求高于步态识别技术，干扰人脸检测的因素有很多，比如人脸大小、位置、角度、姿态和人脸表情、是否有遮挡、光线的改变等。干扰步态识别的则有性别、步长、节奏、速度等。

人脸识别的优势：避免直接接触，符合人们的卫生习惯；可以用监控器采集信息，隐蔽、不需强制用户配合，不会让用户觉得侵犯了隐私；数据采集设备是普通摄像头，价格低廉；直接显示人脸，用户界面友好，可交互性强；比如年龄、性别等信息在其他生物鉴别技术（如指纹识别、步态识别、签名等）很难取得的信息，人脸识别却可轻易获取。人脸识别的优势决定了人脸识别领域极高的学术价值和商业价值。

计算机速度的快慢限制着人脸识别技术的发展，而如今人脸识别技术的飞速发展与手机、平板电脑的普及息息相关。

5G的到来也为人脸识别技术和步态识别技术的融合铺平了道路。

参考文献：

[1] 李文洋.基于多特征融合的人脸识别技术的研究[D].扬州大学，2016.

[2] 李轶.基于步态与人脸融合的远距离身份识别关键技术研究[D].天津大学，2010.

[3] 田见光.赵荣椿 步态识别综述[J].计算机应用研究，2005，22（5）.

[4] 侯守斌.生物识别， “刷脸”就知道你是谁[N].人民日报，2017-2-27.

[5] 卢官明，衣美佳.步态识别关键技术研究[J].计算机技术与发展，2015（6）.

【通联编辑：唐一东】