步态识别介绍（内含7个数据库及论文网址大全）

根据人走路的姿态进行身份识别的任务叫做步态识别。它属于基于人体生物特征进行识别的范畴。在智能视频监控领域，具有很高的实用价值。它可以绕过被识别人的伪装，直接根据其走路的姿势来识别人物身份。

步态识别的思路

步态识别本质还是步态特征的距离匹配，对人在多角度、多行走条件下进行特征提取，得到基于个体的步态特征，再用该特征与其它个体进行比较，从而识别出该个体的具体身份。

在步态识别中，需要将一组图片作为一个样本。相对于普通的图片处理，要复杂一些，因为在普通的图片处理中，是用一个图片代表一个样本。然而从神经网络的角度来看，它也只是在代表图片的[H,W,C]基础之上，多出一个张数的维度而已。

在模型的实现上，主要分为3种思路：

1. 整体处理：将输入数据当作一个完整的3D图像数据，来计算输入数据在3维空间里的所表现的整体特征。例如，对整体的输入数据做3D卷积。
2. 分散处理：将输入数据当作由多个图片组成的序列数据。先对单张图片进行特征处理，再对序列特征数据进行处理。
3. 混合处理：先对单张数据进行基于人型特征的预处理（例如：提取人型轮廓数据、人的姿态数据），再对预处理后的数据当作原始输入，进行二次处理（可以使用整体处理或分散处理）。

三种思路相比，混合处理模式更为细致也更为灵活。在分散处理的过程中，又可以分为重视序列间的顺序关系（例如，基于惯性的步态识别）和不重视序列关系两种做法。

相关数据集

接下来介绍一下训练步态识别模型的7个常用数据库：

1、CMU MoBo数据库。

卡耐基梅隆大学（CMU）为Human ID项目建立的步态数据库包含了25个人在跑步机上以４种不同方式行走的视频序列。行走的方式包括慢速行走、快速行走、斜面行走和抱球行走。同时采用６台摄像机对行人进行不同角度的拍摄，每个序列11秒长，帧频约30帧／秒。

http://www.hid.ri.cmu.edu/

2、USF数据库

该数据库来自于南弗罗里达大学（USF），包括122个人的1870个序列。每个人在摄像机前绕椭圆路线行走，有５种变化情况：A/B类型鞋、带/不带箱子、草地/水泥地、左/右拍摄视角以及两个不同的时间段。

http://figment.csee.usf.edu/GaitBaseline/

3、CASIA数据库

http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20CH.asp

目前中科院自动化所（CASIA）步态数据库有３个数据集：Dataset A（小规模库）、Dataset B（多视角库）和Dataset C（红外库）。Dataset A包含20个人的数据，每个人有12个图像序列、3个行走方向（与图像平面分别成0度，45度，90度），每个方向有４个图像序列。每个序列的长度随人行走的速度变化而有所不同，每个序列的帧数介于37到127之间。

Dataset B是一个大规模的、多视角的步态库，共有124个人，每个人有11个视角（0度，18度，36度，…，180度），在３种行走条件下（普通条件，穿大衣，携带包裹条件）采集。

Dataset C是一个用红外（热感）摄像机在夜间拍摄的大规模数据库，包含153人，每个人在４种条件下行走：正常行走，快走，慢走，带包走。

4 基于惯性的gait_mobile_Acc_data数据集

https://github.com/palewithout/Gait_Datasets

5.OU-ISIR Gait Database

http://www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/BiometricDB/GaitTM.html

6.Southampton Human ID at a Distance database

http://www.gait.ecs.soton.ac.uk/

7.Georgia Tech Human ID at a Distance database

http://www.cc.gatech.edu/cpl/projects/hid/

8.UMD Database

http://www.umiacs.umd.edu/labs/pirl/hid/data.html

步态识别模型的局限性

由于步态识别是基于人物图像进行的，一般都会将其转化为轮廓图（当然也有用姿态骨骼数据的），如下

从图中可以看出，如果被检测人穿特别大的长裙会很好的掩盖住腿部的行走特征。另外如果多人并排走，也会使步态识别功能失效。如图

所以在识别行人方面，步态识别可以作为一个辅助手段。

在人流密集的环境下或是故意穿着超长大衣、超大长裙的情况下，都会存在严重的遮挡关系。这种场景不适合部署步态识别模型来识别人物。

相关论文大全：

与步态识别的相关论文如下：

https://github.com/alon-e/gait-recognition-papers

该网址中含有几十篇步态识别相关论文，部分截图如下：