步态，作为人的一种独特生物特征，蕴含着丰富的个体身份信息，它具有非接触性、难以伪装和可远距离采集的优点，使其在智能监控、身份认证、法医鉴定以及医疗健康等领域展现出巨大的应用潜力，步态识别技术旨在通过分析个体的行走模式来自动识别其身份，由于行走姿态受视角、衣着、速度、携带物等多种因素影响，步态识别一直是一个充满挑战的研究课题，在众多技术路径中，步态能量图与深度学习的融合,为解决这些难题提供了一种高效且精准的方案。
步态识别的内在挑战
在深入探讨具体技术之前，理解步态识别面临的核心挑战至关重要,这些挑战直接催生了对更先进表征方法和学习模型的需求。
- 视角变化： 同一个体在不同视角下（如侧视、斜视、俯视）的行走轮廓差异巨大,这是最普遍也最棘手的挑战。
- 衣着与遮挡： 个体更换不同类型的衣物（如宽松外套、长裙）或携带物品（如背包、手提箱）会显著改变其轮廓形状,干扰识别。
- 行走状态： 行走速度的快慢、情绪的波动（如匆忙、悠闲）都会导致步态周期和姿态的细微变化。
- 环境因素： 光照变化、阴影、背景复杂度等都会影响前景目标（即行人）的准确分割。
这些因素的存在，要求识别系统不仅要捕捉步态的本质特征,还要具备对这些干扰因素的强大鲁棒性。
步态能量图 (GEI)：时空信息的有效凝聚
为了从动态的视频序列中提取稳定且具有辨识度的特征，研究人员提出了多种步态表征方法,步态能量图是一种经典且极为有效的方法。
步态能量图的核心思想是将一个完整步态周期内的动态信息压缩到一幅静态的二维图像中，其生成过程通常包括以下步骤：通过背景建模和前景分割技术，从视频序列中提取出行人的二值化轮廓图像，检测出一个完整的步态周期（从一次左脚跟触地到下一次左脚跟触地），将该周期内所有帧的轮廓图像进行像素级的叠加平均,最终得到一幅GEI。
在GEI图像中，像素的灰度值代表了该位置在步态周期中被人体轮廓覆盖的频率，频繁出现的部位（如躯干、头部）颜色较深，而运动幅度较大的部位（如四肢）则因覆盖频率较低而颜色较浅，这种特性使得GEI巧妙地融合了步态的静态信息（体型、身高等）和动态信息（四肢摆动幅度、频率等），既保留了个体间的差异，又在一定程度上平滑了单帧图像中的瞬时噪声,为后续的识别任务提供了一个紧凑而信息丰富的输入。
深度学习：赋能特征自动提取的强大引擎
传统的步态识别方法在得到GEI后，通常依赖人工设计的特征提取器（如主成分分析PCA、线性判别分析LDA等）和分类器（如支持向量机SVM），这种方法虽然有效，但其性能高度依赖于特征工程的质量,且难以挖掘数据中更深层次的抽象特征。
深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，彻底改变了这一局面，CNN以其强大的图像特征学习能力而闻名，它能够通过多层卷积、池化和激活操作，从原始像素中自动学习到从低级（边缘、纹理）到高级（形状部件、姿态模式）的层次化特征，将CNN应用于步态识别，意味着我们不再需要手动设计复杂的特征提取算法，而是让模型自己从GEI中“领悟”何为具有区分性的步态特征。
双剑合璧：深度学习与步态能量图的融合应用
将GEI作为深度学习模型的输入，形成了一套高效、精准的步态识别流程,这套流程充分发挥了GEI在信息表征上的优势和深度学习在特征提取上的强大能力。
其典型的技术路线如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 关键技术/输出 |
|---|---|---|
| 数据采集 | 通过摄像头获取个体行走的视频序列 | 监控视频、行走序列 |
| 预处理 | 对视频进行背景减除和前景分割，提取人体轮廓 | 二值化轮廓图像序列 |
| GEI生成 | 检测步态周期，对周期内的轮廓进行平均化处理 | 步态能量图 (GEI) |
| 模型输入 | 将生成的GEI图像送入预先构建的深度学习网络 | CNN输入层 |
| 特征学习 | 通过多层卷积和池化层，自动学习层次化的步态特征 | 高维、抽象的特征向量 |
| 识别与分类 | 利用全连接层和Softmax等分类器，对特征向量进行身份判断 | 识别结果（身份标签） |
在这个过程中，CNN能够敏锐地捕捉到GEI中由四肢摆动形成的独特“能量分布”模式，模型学习到的特征不仅包含了体型等静态信息，更重要的是，它学会了如何解读这些动态模式的细微差异，而这些差异正是区分不同个体的关键，一个人的膝关节弯曲角度、手臂摆动幅度等独特习惯，都会在GEI上留下不可磨灭的印记,并被深度网络有效编码。
融合方法的优势与待解难题
基于深度学习的GEI步态识别方法，在多个公开数据集上取得了领先的识别准确率,其优势显而易见：
- 高效性： 将视频序列处理为单张GEI，极大地降低了数据维度和计算复杂度,使得识别速度更快。
- 鲁棒性： GEI的均值化特性使其对单帧的噪声、轻微的姿态抖动不敏感,提升了模型的稳定性。
- 准确性： 深度学习模型强大的拟合能力能够挖掘出传统方法难以发现的深层判别信息,显著提升了识别精度。
该技术路线并非完美无缺,仍面临一些待解难题：
- 视角依赖性： 尽管GEI压缩了时序信息，但它对视角变化依然敏感，不同视角下的GEI差异巨大，需要模型具备强大的跨视角泛化能力,这通常需要大规模多视角数据的支持。
- 衣着与遮挡的敏感性： GEI本质上是轮廓的统计，因此宽大的衣物或遮挡物会直接改变其外观,对识别造成干扰。
- 数据需求： 深度学习模型的成功依赖于海量的标注数据，而在实际场景中，采集大规模、高质量的步态数据成本高昂。
迈向更智能的步态识别
展望未来，基于深度学习的步态识别研究正朝着更复杂、更实用的方向演进，研究者们正致力于开发跨视角步态识别模型，通过域自适应或生成对抗网络（GAN）等技术，学习视角不变的特征，结合3D信息（如使用深度相机获取的3D点云步态）可以有效缓解衣着和遮挡问题，多模态融合也是一个重要趋势，即将步态与人脸、声纹等其他生物特征相结合,构建更可靠的多因子认证系统。
步态能量图与深度学习的结合，是步态识别领域的一项重大技术突破，它通过将步态的动态时空信息巧妙地凝聚于静态图像，并利用深度学习的强大力量自动提取深层判别特征，实现了高精度、高效率的身份识别，尽管仍面临挑战，但随着技术的不断迭代和创新，步态识别必将在未来的智慧城市、公共安全和个性化服务中扮演愈发重要的角色，为构建更安全、更智能、更人性化的社会提供坚实的技术支撑。
