将《碟中谍5》的科幻场景变成现实，「银河水滴」要用步态识别实现身份认证

不知道看过《碟中谍5》的伙伴们是否还对一个场景有印象——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”。这项挑战顾名思义就是对生物体的身体和步态进行360度的无死角扫描，来判断和识别进入者的身份。

作为压轴挑战，我们可以猜测到步态识别在身份认证上是有一定优势的。资料显示，现有的生物特征包括生理特征和行为特征。生理特征包括人脸、指纹、静脉、虹膜、DNA等，行为特征包括步态、语音、笔迹等，这些生物特征均具备普遍性、稳定性和唯一性，可以用于不同场景下的身份识别与认证。

虽然人脸、指纹、静脉和虹膜的技术相对成熟，并已有商用产品推向市场，不过这些技术的局限性也较为明显——需要较近的采集距离。步态识别作为远距离下唯一可用的生物特征识别技术，具备低分辨率、受环境影响小等优点，而且它和人脸识别技术一样属于被动采集，个体不易察觉。

成立于2016年的银河水滴是一家专注于计算机视觉技术的科技创业公司，它提供可商用的步态识别技术，并广泛用于安防、反控、智能家居、机器人等领域。

步态识别技术罕见实用案例，因为识别精度较低，商业化起步较晚。而识别精度低的原因，更多是在于缺乏有效的训练数据以及对跨视角等问题的深入实用研究。

银河水滴科技步态识别的人形检测、分割、识别、跟踪示意图

银河水滴CEO黄永祯告诉36氪，步态识别的实现大致分为四个主要步骤——人形检测、分割、跟踪和识别，每一个环节都需要投入大量的时间、精力和数据去研发，比如人形分割（主要是通过判断像素点来区分人体和背景）除了对模型精度和速度提出了较高的要求，对训练样本的分割标注精度要求也较高。黄永祯表示，学术界的分割研究大多直接基于公开的数据库，其标注精度不高，直接影响了最终的步态识别精确度。

银河水滴选择组建自己的数据团队，并对约10万张的不同背景下，姿势穿着各异的人形进行了精细分割标注。构建数据库花费的时间和金钱成本都是比较庞大的，不过相比于直接在公开数据库上进行训练，可以大大提升最后识别的精确度。

另外，识别步骤也涉及到训练数据的标注，即在穿着装饰不同的情况下，通过骨骼、体型、肌肉特征等，对生物体的步态进行判断和标注。另外，银河水滴的优势在于他们是基于视频对生物体步态进行身份识别，而学术界大多是基于一个完整周期的步态能量图像进行判断和识别的，即需要采集一个完整周期的生物体步态图像。不过在实用过程中，或多或少会出现无法采集完整，或是动作速度太快，部分姿态缺失的现象。银河水滴则不仅不需要采集完整周期的步态，还不需要进行视频转图像步骤。黄永祯告诉36氪，学术界在做步态识别时通常需要采集的一个完整步态周期（平均会有大约40张图），而银河水滴可用的有效视频最短只需9帧。

黄永祯告诉36氪，基于以上几个方面的核心优势，银河水滴现在的跨视角步态识别精度可达94%左右，比学术界的识别精度高约30%，达到了商用化要求。

现在银河水滴涉猎的应用领域包括安防、机器人和家电。安防拥有较大的市场规模，比如用于嫌犯的抓捕和异常步态的判断等。现在银河水滴也和部分公安部门合作，丰富刑侦部门对嫌疑犯／罪犯的查找手段。在机器人和智能家居方面，步态识别可以对现有的人脸、语音等人机交互方式进行补充，机器通过主动识别生物步态特征来进行身份验证。另外，银河水滴作为一家计算机视觉公司，还在为工业领域的客户提供工业视觉检测解决方案。

银河水滴科技的相关技术已应用于公共安全等领域

市面上另一家拥有步态识别技术的公司是美国FooTek，他主要使用人体步态进行相关疾病的筛查以及发现生物力学异常与肢体关节畸形中可能存在的关联，为接下来要进行的物理矫形康复提供理论支持。 

银河水滴曾获得联想创投和中科智能各3000万元的融资，预期今年年底会开启新一轮融资。资金将主要用于技术研发和市场推广。

团队方面，公司创始人兼CEO黄永祯博士为中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员，发表论文60多篇，申请／授权国内外专利30多项。顾问团队包括中科院院士谭铁牛、中科院自动化所模式识别国家重点实验室副主任王亮，和中科院自动化所副总工程师孙哲南。目前，技术团队约50%为中科院博士，80%以上毕业于中科院、清华、北大等科研院所和高校。