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人工智能已经学会通过步态识别人
曼彻斯特大学的研究人员与马德里自治大学合作开发了一种基于人工智能的尖端生物识别监测系统，可以分析人的个人特征和步态模式。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）曼彻斯特大学的研究人员与马德里自治大学合作开发了一种基于人工智能的尖端生物识别监测系统，可以分析人的个人特征和步态模式。
它将有助于成功地检查一个人在一个特殊平台上行走的步行特征，同时评估压力并分析步态的时间特征。
今年早些时候发布的结果显示，人工智能系统总体运行正确，识别人员身份的准确率接近 100%，错误率仅为 0.7%。
目前，安全系统中最常分析的物理生物识别技术是指纹、面部识别和视网膜扫描。然而，所谓的行为生物识别技术，包括步态，也揭示了只有一个人独有的独特特征。
曼彻斯特电气与电子工程学院的 Omar Reyes Costilla 解释道：“每个人在行走时都会使用大约 24 种不同的因素和动作，从而导致每个人都有独特的步态。因此，监控这些运动可用于与视网膜或指纹扫描相同的目的，以识别并清楚地识别或验证个人。”
为了创建这个人工智能系统，使用了大型 SfootBD 数据库，其中包含来自 127 个不同人的大约 20,000 个步态信号。
Omar 补充道：“通过控制行走时施加在地板上的力来进行步态识别是一项非常困难的任务。由于手动区分不同人的运动模式的细微差别非常困难，因此我们想出了一个新的人工智能系统，从新的角度来解决这个问题。”