Human Identification Based on Gait pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Nixon, Mark S./ Tan, Tieniu N./ Chellappa, Rama

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 190.97

装帧:HRD

isbn号码:9780387244242

丛书系列:

图书标签:

• 步态识别
• 生物识别
• 人体识别
• 计算机视觉
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 安全技术
• 行为分析
• 图像处理

《步态识别：解锁身份信息的下一代生物识别技术》 在信息安全与身份验证日益重要的今天，传统生物识别技术如指纹、虹膜和面部识别已深入人心，并在诸多领域得到了广泛应用。然而，这些技术在某些场景下仍面临挑战：指纹识别需要直接接触，可能存在磨损或污染问题；虹膜识别在弱光环境下准确率会下降；面部识别则易受姿态、表情、光照及遮挡等因素的影响。正是在这样的背景下，一种新兴的、极具潜力的生物识别技术——步态识别（Gait Recognition）——正逐渐崭露头角，为我们揭示了一种更为隐蔽、更为自然、且极具辨识度的身份识别途径。 《步态识别：解锁身份信息的下一代生物识别技术》一书，将带领读者深入探索步态识别这一前沿技术的核心原理、发展历程、关键挑战与未来前景。本书并非对现有文献的简单罗列，而是旨在构建一个全面、深入且系统化的知识体系，为研究人员、工程师、学生乃至对新兴技术感兴趣的公众，提供一份详实的研究指南和思想启发。 第一篇：步态识别的理论基础与技术演进 本书的开篇，将首先为读者奠定坚实的理论基础。我们将从“步态”这一概念的定义出发，深入剖析其作为一种生物识别特征的独特性质。步态，即个体行走时一系列连贯的、由身体各部分协调运动产生的动态过程，它不仅反映了个体的生理结构、运动习惯，更受到年龄、健康状况、心理状态、穿着打扮等多种内在与外在因素的影响。这种复杂性既是步态识别的挑战所在，也是其强大辨识力的根源。 随后，我们将回顾步态识别技术的发展历程。从早期基于手工特征提取的传统方法，如轮廓分析、骨骼跟踪等，到如今深度学习驱动下的端到端识别，每一步都凝聚着科研人员的智慧与努力。我们会详细介绍各类经典算法的原理与优缺点，例如基于模型的方法（如 Parisi模型、ZMP模型）如何通过模拟人体的动力学特性进行步态建模，以及基于数据驱动的方法（如 PCA、LDA）如何从海量数据中学习步态模式。 进入深度学习时代，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及更先进的 Transformer 模型等在步态识别任务中展现出了惊人的能力。本书将详细阐述这些模型如何有效地捕捉步态序列中的时空信息，并进行特征学习。我们将深入解析不同网络结构在处理步态数据时的优势，例如CNN在提取空间纹理信息上的能力，RNN/LSTM在处理序列数据和捕捉时序依赖关系上的作用，以及Transformer在全局信息整合上的潜力。 第二篇：步态识别的关键技术挑战与解决方案 步态识别并非坦途，其发展过程中面临着诸多严峻的挑战。本书将逐一剖析这些挑战，并深入探讨当前主流的解决方案。 视角变化（Viewpoint Variation）： 同一个人在不同视角下呈现的步态图像或序列差异巨大。本书将介绍多种应对策略，包括多视角数据融合、视角不变性特征学习、视角变换模型等。例如，视角归一化技术可以尝试将不同视角的步态数据映射到统一的表示空间，而视角不变性特征学习则致力于提取对视角变化不敏感的步态信息。 遮挡（Occlusion）： 身体部分或全身被遮挡是步态识别中常见的难题，尤其是在真实场景下。我们将探讨基于局部特征的步态识别方法，如何利用可见部分的步态信息进行推断，以及一些智能的遮挡处理技术，如部件级步态分析、利用上下文信息进行补全等。 尺度变化（Scale Variation）： 行走的目标远近不同，其在图像中的尺度也随之变化。本书将介绍多尺度特征融合、尺度不变特征提取等技术，以应对不同距离下的步态识别需求。 背景干扰（Background Clutter）： 复杂的背景信息可能干扰步态特征的提取。我们将讨论背景建模与抑制技术，以及如何通过更鲁棒的特征表示来减少背景的负面影响。 步态的非周期性与动态性（Gait Periodicity and Dynamics）： 步态并非严格周期性的运动，个体在行走过程中会表现出节奏、速度、幅度的变化。本书将探讨如何建模这种动态变化，例如使用时序模型捕捉步态的细微变化，以及如何区分正常步态变化与身份信息。 数据稀疏性与小样本学习（Data Sparsity and Few-Shot Learning）： 在实际应用中，往往难以获取大量带有标签的步态数据，特别针对特定个体。本书将介绍小样本学习（Few-Shot Learning）和零样本学习（Zero-Shot Learning）在步态识别中的应用，以及如何利用迁移学习、度量学习等技术，在有限数据下实现有效的身份识别。 步态的内在与外在变化（Intrinsic vs. Extrinsic Variations）： 步态受内在因素（如身高、体重、骨骼结构）和外在因素（如鞋子、衣服、地面状况）的影响。本书将深入分析如何区分和利用这些因素，例如，如何通过分析步态的内在结构来识别个体，同时理解外在因素对步态识别精度的影响。 第三篇：步态识别的应用场景与前沿研究 步态识别以其独特的优势，在多个领域展现出巨大的应用潜力。本书的第三篇将聚焦于这些应用场景，并展望该领域的最新研究动态。 安全监控与公共安全： 在机场、火车站、公共广场等场所，步态识别可以作为一种非接触式的身份验证手段，辅助安保人员进行目标追踪与身份识别，有效提升公共安全水平。本书将讨论在这些开放、动态环境中部署步态识别系统的挑战与对策。 智能视频分析与智能家居： 在智能家居系统中，步态识别可以用于识别家庭成员，实现个性化服务，例如，当识别到某位家庭成员回家时，自动调整灯光、温度等设置。在智能视频分析中，步态识别可以用于事件检测、人群行为分析等。 医疗健康与康复监测： 步态分析本身就是一种重要的医疗诊断工具，用于检测神经系统疾病（如帕金森病）、骨骼肌肉疾病等。步态识别技术可以进一步辅助医生进行疾病诊断，并监测患者的康复进展。本书将探讨步态识别在辅助诊断和量化评估疾病严重程度方面的应用。 零售与营销： 在零售环境中，步态识别可以用于分析顾客的行走模式，了解其购物偏好，为个性化推荐和精准营销提供数据支持。 虚拟现实与增强现实（VR/AR）： 在VR/AR应用中，步态识别可以用于创建更逼真的虚拟化身，并实现用户在虚拟世界中的自然交互。 除了应用场景，本书还将深入探讨步态识别的最新前沿研究方向。例如： 跨模态步态识别： 如何融合步态信息与其它生物识别模态（如声音、图像）以提高识别精度。 步态的细粒度分析： 不仅识别个体身份，还能分析个体的运动状态、情绪、甚至健康状况。 步态数据的隐私保护： 在利用步态数据进行识别的同时，如何保护用户的隐私安全。 可解释性步态识别： 探索步态识别模型背后的决策逻辑，理解模型为何做出某个判断。 端到端的步态识别与追踪： 将步态识别与视频追踪技术无缝结合，实现更高效的目标监控。 轻量化步态识别模型： 针对嵌入式设备和移动端应用，开发计算资源需求更低的步态识别模型。 《步态识别：解锁身份信息的下一代生物识别技术》旨在成为一本内容翔实、结构清晰、论述严谨的专业著作。通过对理论的深入阐释、对挑战的细致分析、以及对应用的广泛探讨，本书将为读者提供一个全面而深刻的步态识别知识图谱，并激发他们在这一充满活力和挑战的领域进行进一步的探索与创新。无论您是希望深入了解步态识别原理的研究学者，还是寻求创新解决方案的工程师，亦或是对前沿技术充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。

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