【環(huán)球網(wǎng)科技綜合報(bào)道】據(jù)英國(guó)《每日郵報(bào)》5月29日?qǐng)?bào)道，科學(xué)家們正在開(kāi)發(fā)通過(guò)觀察個(gè)人步態(tài)來(lái)識(shí)別嫌犯的技術(shù)。這種行為生物識(shí)別系統(tǒng)，就像指紋和眼部掃描技術(shù)一樣，有望很快在機(jī)場(chǎng)中投入使用。、
指紋、面部識(shí)別和視網(wǎng)膜掃描等身體識(shí)別技術(shù)，目前更常應(yīng)用于安保領(lǐng)域。然而，包括走姿、聲音和簽名等在內(nèi)的行為生物識(shí)別技術(shù)，也能用來(lái)捕捉個(gè)人行為和運(yùn)動(dòng)中發(fā)出的獨(dú)特信號(hào)。
為了創(chuàng)建人工智能研究系統(tǒng)，來(lái)自英國(guó)曼徹斯特大學(xué)和西班牙馬德里大學(xué)的研究人員，收集了有史以來(lái)最大的足跡數(shù)據(jù)庫(kù)，包含來(lái)自127個(gè)不同個(gè)體的近2萬(wàn)個(gè)足跡信號(hào)。研究團(tuán)隊(duì)利用地面?zhèn)鞲衅骱透叻直媛氏鄼C(jī)匯編了樣本和數(shù)據(jù)集，并在機(jī)場(chǎng)安檢站、工作場(chǎng)所和家庭環(huán)境等真實(shí)的安全場(chǎng)景中，測(cè)試了他們的數(shù)據(jù)。
研究人員將研究成果發(fā)表在美國(guó)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)旗下的《模式分析和機(jī)器智能》(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)期刊上。他們表示，這種非侵入式技術(shù)使用機(jī)場(chǎng)地板上的壓力墊，通過(guò)分析人的步態(tài)，可以準(zhǔn)確識(shí)人，精確度約為99.3%。
與傳統(tǒng)需要拍攝或掃描的機(jī)場(chǎng)安檢方式不同，步態(tài)識(shí)別的整個(gè)過(guò)程是非侵入式的。人們走過(guò)壓力墊時(shí)，無(wú)需脫鞋。因?yàn)樵撓到y(tǒng)依賴的是走路步態(tài)，而非人的足跡形狀本身。
曼徹斯特大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院的首席研究員奧馬爾•科斯蒂利亞•雷伊(Omar Costilla Reyes)說(shuō)：“每個(gè)人行走時(shí)都受到約24種不同因素和運(yùn)動(dòng)的影響，因此每個(gè)人都有獨(dú)特、唯一的步態(tài)模式。所以，像指紋識(shí)別或視網(wǎng)膜掃描一樣，通過(guò)監(jiān)測(cè)步態(tài)來(lái)識(shí)別或核實(shí)個(gè)人身份是可行的。”
雷伊說(shuō)：“因?yàn)槿伺c人之間的細(xì)微差異很難人為界定，所以通過(guò)監(jiān)測(cè)個(gè)體腳步施加在地板上的力量來(lái)研究非侵入式步態(tài)識(shí)別，非常具有挑戰(zhàn)性。這就是為什么我們必須創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)，來(lái)從全新的角度解決這個(gè)挑戰(zhàn)。”
步態(tài)識(shí)別技術(shù)還可應(yīng)用于識(shí)別神經(jīng)變性的智能步驟，這是雷伊打算用步態(tài)識(shí)別來(lái)推進(jìn)他研究的另一個(gè)領(lǐng)域。雷伊說(shuō)：“這項(xiàng)研究也正在開(kāi)發(fā)中，利用鋪設(shè)在智能住宅中大面積的地面?zhèn)鞲衅髟寄_步數(shù)據(jù)，可以解決以認(rèn)知能力衰退和精神疾病發(fā)作為標(biāo)志的醫(yī)療保健問(wèn)題。人的運(yùn)動(dòng)可以成為認(rèn)知能力下降的新型生物標(biāo)志物，可以用前所未有的新型人工智能系統(tǒng)進(jìn)行探索。”
