雷锋网授权转载 作者：宫雅卓（聚虹光电创始人，上海交大博士，主攻生物识别领域，在虹膜识别研究领域有15年专研） 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 《碟中谍5》中，黑客班吉起初并没把三重保险的门禁放在眼里，但当他得知必须穿越一套“步态分析系统”时，班吉彻底绝望了，最后只能靠伊森.亨特屏息3分钟，通过自由式潜水强行入侵后台数据才得以攻破步态分析系统。 连IMF的特工们，都无法直接攻破的“步态分析”技术，究竟神在哪里？ 下面从生物特征的三个原则——多样性、稳
提到“生物识别技术”，大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等，这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。然而，上述几类技术都需要在近距离情况下才能使用，同时在具有遮挡物的情况下也很难准确识别。面对这种局限性，步态识别以其难隐藏性和非接触性等特点从众多技术中脱颖而出，成为该领域的一匹“黑马”。
这两天专注介绍计算机视觉黑科技的52CV君发现一篇被AAAI2019录用的非常棒的复旦大学的文章！性能强悍到爆！
近年来，随着“平安城市”视频监控的大规模建设，摄像头布满各个城市的大街小巷。存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。视频侦查技术也逐渐成为侦查破案的主流。
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 导语：新华社北京10月2日电（记者董瑞丰）中国科学院自动化所的专家日前介绍了一种新兴的生物特征识别技术——步态识别：只看走路的姿态，50米内，眨两下眼睛的时间，摄像头就准确辨识出特定对象。 自动化所副研究员黄永祯介绍，虹膜识别通常需要目标在30厘米以内，人脸识别需在5米以内，而步态识别在超高清摄像头下，识别距离可达50米，识别速度在200毫秒以内。 此外，步态识别无需识别对象主动配合，即便一个人在几十米外带面具背对普通监控摄像头随意走动，步态识别算法也可对其进
北理工通信课题组辛喆同学在本科毕业设计《基于嵌入式系统的步态识别的研究》中，成功将深度步态识别算法GaitSet移植到全志V853开发板上。本研究在CASIA-B数据集上进行测试，正常行走状态下该系统的步态识别准确率达到了94.9%，背包行走和穿外套行走条件下识别准确率分别达到了87.9%与71.0%。
从英文组词的构成来解释，仿生Bionic =生物Biology +电子Electronics，仿生肢体不是一个被动的假体，它将生物学原理、传感器技术、人工智能和驱动装置技术应用到假肢上，成为会思考的、人体的一部分。
马来西亚的一间警察局开始利用人工智能系统来监测犯人是否参与斗殴或是逃狱，这个系统使用了最新的视频分析技术。 通过步态分析，这个人工智能系统可分析人类的手势以及行为含义，可分析监控视频中的每一个细节，比如犯人是在爬还是在闲荡或是在故意捣乱，这时候系统会将地址发送给有关部门以示警报。 这个系统由MIMOS（马来西亚微电子系统学会）、马来西亚国家信息通信技术研究所以及马来西亚皇家警察共同开发。目前这个系统正在马来西亚首都吉隆坡曾江的一个警察局进行测试，一旦测试成功，将在全国57个地区推行运用。 据MIMOS介绍
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
热爱刑侦反恐剧的你，一定看过美剧《疑犯追踪/Person of Interest》。在剧中，AI技术“天才”Harold Finch开发了一套能够预测恐怖袭击的人工智能系统，名为“TheMachine”。
4月10日，量子位与中关村壹号联合主办的AI+线下沙龙—智慧城市的发展趋势与挑战在中关村壹号举办。
不知道看过《碟中谍5》的朋友对其中一个场景是否还有印象：阿汤哥的搭档在破解了指纹解锁、三重物理旋转密码锁挑战后，迎来了“步态识别锁”。这项挑战无疑是对生物体的身体及步态进行360度无死角扫描，用来判断和识别进入者的身份。 作为压轴挑战，我们能够猜测出步态识别在身份认证方面是有一定的优势的。有资料显示，现有的生物特征包括生理特征及行为特征。生理特征包括人脸、指纹、DNA、虹膜以及静脉等等，行为特征包括语音、步态和笔迹等等，这些生物特征都具有普遍性、唯一性和稳定性，能够用于不同场景下的身份识别和认证。 尽管人脸
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
今天（10月16日），银河水滴宣布完成1亿元Pre-A轮融资，由恒邦资本与华和资本领投，南山创赛基金跟投。
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。
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
之前或多或少介绍过，这是中科院自动化所面向AI时代孵化的第一家公司，而且由于科研传承，中科院自动化所、四院院士谭铁牛，目前是步态识别等方向上的国际权威。
通过盈力科技步态识别技术在涉案视频分析研判中的高效运用，不仅将涉案视频分析研判水平和能力提升到新的高度，同时推动涉案视频录入的数量和质量大幅提升，使涉案视频在侦查破案中的运用效果再上一个新的台阶。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按Yasushi Yagi教授H在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Human Gait Analysis》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
今天给大家介绍Tingshao Zhu等人在 IEEE Transactions on Affective Computing 上发表的文章” Identifying Emotions from Non-contact Gaits Information Based on Microsoft Kinects”。该文章讨论了基于步态信息的自动情感识别，这一领域已在人机交互，心理学，精神病学，行为科学等领域进行了广泛的研究。步态信息是非接触式的，从Microsoft kinects获得，其中包含每人25个关节的3维坐标，这些关节坐标随时间变化。通过离散傅里叶变换和统计方法，提取了一些与中性，快乐和愤怒情绪有关的时频特征，用于建立识别这三种情绪的分类模型。实验结果表明，该模型非常有效，时频特征可有效地表征和识别这种非接触式步态数据的情绪。值得注意的是，通过优化算法，识别精度可以进一步平均提高约13.7％。
精准识别嫌疑人，是视频侦查领域的世界级难题。常规技术是视频浓缩、视频摘要和人脸识别，前两个仅能节约部分浏览时间，无法找出线索；人脸识别则对摄像头拍摄角度和清晰度要求高。
传统的生物识别系统如人脸识别、虹膜、视网膜、声音和指纹技术当前被广泛应用，然而由于反监视面具、隐形眼镜、声码器或指纹膜等技术和工具的出现和发展，人类被生物测量工具欺骗的风险也越来越高。
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于9月21日-22日在青岛胶州召开。中科院自动化所研究员，IAPR/IEEE Fellow王亮是大会程序委员会主席之一。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
一个人走路的样子很能说明人在特定时刻的感受。例如，当你感到压抑或沮丧时，相比感到心满意足时，走路的时候更可能耷拉着肩膀。
研究者最近开发了一种新的人工智能，可以通过测量步态或步行模式来识别个人。该技术可用于机场安全，取代指纹识别和眼部扫描。它可以通过分析3D足迹和基于时间的数据来成功验证个人。由英国曼彻斯特大学和西班牙马德里大学的研究人员开发的系统几乎百分之百地正确识别出个体，仅有0.7的错误率。物理生物识别技术，如指纹，面部识别和视网膜扫描，目前更常用于安全目的。然而，所谓的行为生物特征识别，例如步态识别，也可以捕获由一个人的自然行为和运动模式，成为个人独特的标识。
随着高清IP摄像机的普及，视频监控系统平台的视频接入和存储也越来越多，如何有效利用这些视频资源，挖掘其潜在价值，是用户当前面临的首要问题。未来无疑是智能化的时代，海量数据挖掘的时代，一个更加便捷的时代。这一切的前提都依赖于智能算法、数据挖掘技术不断突破和成熟。盈力科技步态识别技术的应用，为海量视频数据的深度挖掘提供了一个新的技术手段。
智能串并系统是武汉盈力科技自主研发的智能案件串并分析产品。依托公安视频侦查实战应用平台，智能串并系统以视频/图片结构化技术为基础，对上传的案件文本、人体运动特征等各要素进行智能化提取，然后利用聚类、分类、关联分析等大数据技术对相似案件进行精细化归类及存档，实现对海量案件的智能化串并分析，能够极大减少办案民警的工作量、缩短办案时间。
走路的姿态可能会说明你在特定时刻的感受，例如，当你感到压抑或沮丧时，你更有可能耷拉着肩膀。
在机器学习中，您标注的数据是AI模型的基础，因此选择正确的方式十分重要，建立质检流程，跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速，人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候，比如，科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
但是有一次普京走路却让人感觉好像和平常不一样，步伐有点匆忙，头也比平时要低一些，看上去似乎心事重重。
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
4月10日，量子位与中关村壹号联合主办的“AI+”系列线下沙龙—智慧城市的发展趋势与挑战在中关村壹号举办。
AI 科技评论消息，计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，ECCV）于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑召开，今天已进入会议第二日。会议前两日为 workshop 和 tutorial 预热环节，主会将于当地时间 9 月 10 日召开。
📷 『音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品，专注在音视频技术领域，纵览相关技术领域的干货和新闻投稿，每周一期。 策划 / LiveVideoStack 架构 Hulu 视频QoS优化策略 QoS直接关系到用户体验，如何提升QoS就成为视频平台技术实力的体现。本文来自Hulu全球高级研发经理、视频编解码与传输领域资深专家傅徳良在LiveVideoStackCon 2017上的分享。尽管Hulu提供服务的网络环境与国内大相径庭，但其相关QoS保障策略依然值得借鉴。 微博短视频服务优化实
很多计算机专业大学生经常和我交流：毕业设计没思路、不会做、论文不会写、太难了......
这项研究展示了如何利用「个人偏好」，来定制化提升人类使用下肢外骨骼的舒适感。以往，机械外骨骼一直被美国军队视为提升士兵作战能力的工具，但加州理工和清华大学的这项研究在未来或许可为数千万残障人士带来帮助。
相比于轮式或履带机器人，波士顿足式机器人具有更强的地形适应能力，身体十分灵活，可以在各种崎岖不平的地面行走。
微雪推出高自由度仿生四足机器人，具有2.3kg.cm大扭矩舵机，结构可靠，动作灵活，集成前置摄像头、9轴运动跟踪器、RGB指示灯等设备，同时开源多平台 Web 应用程序。它使用ESP32作为子控制器进行连杆逆解和步态生成，分担主控制器的计算任务，可以附加一个树莓派作为主控制器进行高级决策操作。 根据微雪官网的介绍，这款机器狗可以实现整体12自由度，多连杆支腿设计，增加舵机有效扭矩，实时操作系统作为连杆逆解和步态生成的子控制器，分担主控制器的计算任务，提高步态求解效率， 超紧凑的结构设计，可上桌使用，铝
安妮 发自 北京柏悦 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有点晚。 作为一家通用计算机视觉识别公司，中科视拓起步确实晚了点。 往前看看，有11年成立的Face++,12年成立的依图，14年成立的商汤。去年8月，当还是中科院人脸识别专业研究员的山世光宣布成立中科视拓的时候，引起了行业内一次轰动。 不到一个月时间，中科视拓就完成了线性资本领投、紫牛基金、明势资本和地平线跟投的数千万融资。 一年后。昨天，山世光在北京柏悦酒店宣布，中科视拓的pre-A轮融资已经完成。这次融资由安赐资本领投、线性资本跟投，又是一
从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是，CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
目前国内外的下肢外骨骼康复机器人可以分为三类，分别是末端控制式（图1、图2）、悬吊减重外骨骼式（图3、图4）、可穿戴移动性外骨骼（图5、图6）。
最近发表在《自然·生物医学工程》杂志上的“斯坦福智能马桶”，成为人们热议的“最有味道”的AI应用。这款马桶可不是那种只会“自动清洗、烘干、除臭”的伪智能马桶，而是可以分析人的粪便、尿液，同时还能识别人的菊（gang）纹的真智能马桶。
对于这个问题，业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来，学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别（Person Re-identification，ReID）。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
行人检测的论文不多，总计 5 篇，从内容看解决行人与行人、行人与物体间的遮挡是研究的重点。
对我们人类来说，这些「小事」轻而易举，但对机器人，却是步态规划与控制、柔顺力控、全身运动规划、视觉定位导航、视觉感知、语音交互等多方技术的融合。
承接上次的教程，本次文章，将教你怎么对 Py-apple Dynamics 6.5 及 6.5 以后版本的软件进行腿部校准（调中）和步态效果调试。
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