步态分析：当下最酷的生物识别技术

　　生物特征的多样性决定了这种生物识别的准确性，指纹、面部、虹膜等都是我们较为熟知的识别方式，然而，一部今年上映的《碟中谍5》，却让我们见识到了一种更新颖的生物识别技术--步态分析。究竟什么是步态分析？神奇在哪？本期我们将为您揭晓。

　　什么是步态？顾名思义指的就是人行走的姿态，描述人行走特点的周期性现象;而步态分析，则是通过记录、观察、分析身体运动方式，建立步态模型，提取稳定的参数特征，并通过计算机去识别的过程。一个完整的步态周期又包含了“支撑阶段”和“摆动阶段”两个阶段。

　　早期的医学研究显示，人体的步态有24种不同成分，包括骨骼长度、肌肉力量、关节柔韧性等等，将这些步态特点综合起来，“步态”就具备了个体特征性。用作身份识别时，只需将拍摄到的影像输入系统，计算机会通过步态识别算法进行匹配，从数据库中寻找匹配对象，并将最终的结果显示出来。

　　

　　实际上，正如《碟中谍》影片里诠释的那样，步态很难进行掩饰与伪装，且在远距离与低分辨率情况下，都可进行精准识别。下面，我们就生物特征的多样性、稳定性、可采集性三个原则，来聊一聊让班吉彻底绝望的“步态分析系统”。

　　对于步态分析，存在这样一个假设，即每个人拥有一幅独特的面孔，同时每个人也拥有与他人不同的步态。当然，上述假设得到了医学研究的认可，也就是说“每个人的步态都是唯一的”。从解剖学的角度来看，步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性，不同的腿骨长度、肌肉强度、重心高度以及运动神经灵敏度，共同决定了步态的唯一性。

　　与虹膜、指纹、声音等其他生物识别技术相同的是，步态分析也存在稳定性问题，也就是说，一个人的步态会因为伤病、体重增或减甚至是着装舒适度等因素影响而改变。因此，其稳定性上也存在一定的挑战。

　　举个很简单的例子，例如今天脚上穿的鞋子不合脚或者不够舒适，那么穿着者的走路姿态就会跟着发生变化;又或是走路或运动时，不小心将脚踝扭伤，那么此时对于一瘸一拐的你而言，步态分析系统就会认为你是另一个人或导致验证失败。实际上，每种生物识别方式，都有可能因为一些意外而无法验证，因此，建立一套综合全面性的验证体系很有必要，也就是所谓的备选方案。

　　众所周知，每种生物识别技术都会因为一些“意外”而导致不能完整准确的采集特征信息。步态分析在采集数据上，也存有类似问题。例如长裤平底鞋与长裙高跟鞋的区别，又或是一些信教国家，长袍是其传统服装，腿部被完全遮挡住，一致无法实现步态分析等等。

　　看到此处，有人或许会说那要它有卵用？实际上，步态分析的优势在于远距离识别，最远可至数百米。此外，步态分析还可以轻松的区分出人的不同模式，例如行走、奔跑、负重等等。未来，将多种生物识别技术组合起来，根据实际的应用场景、用户条件、安全等级自动切换，形成多模态识别技术，将比任何单一生物特征更具竞争力。

　　KinemaScan动物关节步态分析系统

　　KinemaScan动物步态分析系统是我们的神经退行性疾病评估产品系列中新的成员，可以对动物步态进行底面与侧面的多维度分析。KinemaScan动物步态分析系统可通过高灵敏度、非接触的方式对多种病理生理状况进行分析，如脊髓损伤、帕金森疾病、阿尔兹海默证、肌萎缩性侧索硬化症、关节炎、疼痛、神经肌肉和骨骼肌疾病。

　　

　　KinemaScan动物步态分析系统是一个多维度的分析系统，可以从两种视角对动物跑步机透明跑带上的动物步态进行视频录制和分析：底面视角进行传统的动物步态分析；侧面视角进行关节运动学分析。这两个视频是通过两个高速相机分别获取的，每个视频可获取20秒的数据（通过特殊的硬盘驱动可以时间更长），在一次实验中就获取了动物步态的丰富样本。底面视角的视频主要捕捉动物在跑步机上行走或跑动的足印；侧面视角的视频主要通过标记在动物后肢上的反光点或颜色来捕捉动物关节的运动。这两种视角的视频在动物行走的过程中是同步捕捉的。

　　KinemaScan动物步态分析系统可以可靠地分析这些多维度的视频，并得出和病理生理相关的多种参数。这些参数包括所有的传统的步态分析参数，包括站立时间，摆动时间，步态总时间，步幅，脚接触面积的大小，足底压力（使用颜色的强度水平测量），体足距（身体和脚之间的距离），足间距（不同足之间的距离），运行速度，步频，步态协调性、体足夹角、足趾间距等参数。KinemaScan通过侧面视角贴在动物后肢上的标记还可以分析关节运动参数，包括关节轨迹、关节轨迹随时间的变化、关节夹角以及夹角随时间的变化等。

　　Kinema可以将分析的详细结果导出至Excel，并给出满足实验需求的统计数据。更高级的功能包括批处理分析、群组数据导出、视频实时分析、压缩视频为Mpeg格式节省硬盘空间。以下是Kinema的软件分析截图，详细显示了每个足迹，当分析进行时，可将数据实时更新。