步態識別技術助力機場安檢 不看臉也能認出你

2018年05月29日

       除了指紋驗證和眼球掃描，你的腳步和走路方式或許也能作為機場安檢的生物識別依據。

  據曼徹斯特大學官網顯示，該校研究人員正與馬德裏大學合作開發一項尖端的AI應用技術——一種可測量人類步態和步行模式的生物驗證系統。只要個體在地板壓力墊上行走，該系統便可對腳步的3D形態以及基于時間的感知數據進行分析，成功驗證識別個人信息。

  今年早些時候，項目團隊在相關領域頂尖期刊之一的《模式分析與機器智能彙刊》（TPAMI）上發表了研究結果，結果顯示，這項新開發的AI系統幾乎可以100％地正確識別出個體，錯誤率僅為0.7%。

  衆所周知，諸如指紋、面部識別或視網膜掃描等生物生理特征識別技術（Physical biometrics）目前更常應用于安保領域。然而，像步態識別這樣的生物行為特征識別技術（behavioural biometrics），也可以用來捕捉個人自然行為和運動模式所提供的獨特信號。該技術研究團隊應用了大量所謂的“冒充者”和少量使用者，分別在機場安檢點、工作場所和家庭住宅這三種環境下測試了他們的數據。

  曼大電氣與電子工程學院的Omar Costilla Reyes博士解釋說：“每個人在走路時都受到大約24種不同因素和運動的影響，因而每個人都有獨特、唯一的步態模式。所以，像指紋識別或視網膜掃描一樣，通過監測步態來驗證個人身份是完全可行的。”

  為了創建這樣的AI系統，計算機需要大量學習這種運動模式，因此，該團隊收集了目前為止最大的腳步數據庫，包含來自127個不同個體的近20,000個腳步信號。同時，團隊還通過利用落地式傳感器和高分辨率相機彙編了樣本和數據集。TPAMI中發表的自動足印生物識別高級計算模型正是Costilla Reyes博士利用這一SfootBD數據集開發的。

  Costilla Reyes博士表示，由于個體之間細微差異很難人為界定，通過監測個體腳步施加在地板上的力量來研究非侵入性步態識別非常具有挑戰性，“這就是為什麽我們必須開發出一個AI系統來從新的角度解決這個挑戰。”

  與需要進行拍攝或掃描的機場安檢方式不同，使用足迹識別的一個主要優點在與，整個監測過程對個人來說是非侵入式的，並且對周圍的噪音環境條件也有一定適應性。踩在壓墊上時，人們甚至不需要脫去鞋子，因為該系統依賴的不是人的腳印形狀，而是走路步態。

      新聞來源：民航資源網