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小众的步态识别,未来能否掀起识别行业滔天巨浪?

2021-07-23 10:42 来源:帮尼资讯

提起识别技术,人们率先想到的首先就是近年来应用领域非常广的人脸识别。但在总体生物识别的大市场中,人脸识别市场占比依旧没有成为第一大类,指纹识别作为传统的生物识别方式依然占据市场总额的50%以上。

而在人脸识别之后的,则是包括虹膜识别、掌纹识别、声纹识别等小众的识别技术。这些技术的识别精度通常来说更高,但也更严苛,无论是虹膜识别技术需要的极近距离摄影、还是掌纹识别的“按手印”、甚至声纹识别的发生说话,都很难满足我们安防便捷、高效、可追踪的特点。

但传统的人脸识别目前又屡屡被破解,尤其是3D打印面具的出现,经常能够高精度地复刻被害者的面部特征从而瞒过摄像头,在网上甚至有人放出利用3D打印面具破解Iphone的视频。

随着越来越多的金融项目与人脸识别挂钩,人们也不禁开始担忧人脸识别的安全性。而在所有生物识别中,一种既安全又具有高保密性的识别方式已经成为人们对生物识别的崭新需求。

而目前尚属小众的步态识别,很可能就是生物识别技术给出的最优解。

政策倾斜不断,步态识别或异军突起?

当谈到生物识别技术,人们首先关心的不是其技术的优秀程度,和识别的精准度。而是其商用价值及应用场景的广泛程度。毕竟不能带来利益的产品,本身就很难得到大规模的投资。

从这点来看,国家层面近年来显然对步态识别的兴趣正在快速增长。从政策支持上来看,近日《信息安全技术 步态识别数据安全要求(征求意见稿)》试点启动会在北京成功举行。该标准由银河水滴、中国科学院自动化研究所、哈尔滨工程大学等联合起草制定,是我国步态识别领域首个国家标准。

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专家组正式推出我国首个步态识别国家标准

有了国家标准,证明这一技术最起码在商业前景方面是不断前进的。

那么国家为什么要支持这么一类新兴的识别技术?从安防的角度来说,步态识别相较传统的生物识别技术首先更为稳定,毕竟一个人的步态是不可能造假或模仿出来的。其次同瞳孔识别等近距离识别技术不同,步态识别与监控摄像机的锲合度可以说是相当之好,甚至好到了可以媲美甚至超越人脸识别的程度。

从技术角度上来讲,步态识别是基于运动生理学、人体运动力学等学科原理,运用深度机器学习和神经网络算法,对人体步幅、步频、足部摆动周期、关节弯曲度、抬腿高度、摆臂周期等特征进行大数据智能化分析,从而实现对目标进行精准识别的一种人体生物特征识别技术。

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外貌可以一模一样,但习惯永远模仿不来

这种技术的优点就在于摆脱了传统生物识别技术对于镜头距离的需求,从当下的识别技术来看,能和监控摄像机联动的识别技术本就十分有限,而且都伴随有各式各样的条件限制,就算是当下应用范围极广的人脸识别,也必须有正面面对镜头的画面才能进行精确识别。而在很多场景中,需要追踪的人往往是侧面甚至背面面对镜头,极大地增加了识别的难度。

而步态识别作为一种全新的识别方式,在技术层面上可以打破传统识别技术对于人面部特征的需求,即在可捕捉的距离内进行无差别的准确定位和追踪,只要这个人在移动步态识别就可以准确记录并识别目标的特征并进行追踪,对于公安和交通部门来说,这项技术具有划时代的意义。

而且以目前步态识别的技术力来看,该技术最远可支持50米的远距离、跨视角、非受控、抗光线干扰、抗伪装的步态识别,并支持万路摄像机视频流的实时处理。是一项极具实用价值的识别技术。

在如此强大的性能支持下,公安部也对步态识别进行了强有力的背后支持。今年6月,银河水滴步态大数据平台正式通过公安部测试,并获得软件检测报告(公京检第2020337号)。这标志着步态识别正式取得了公安部的认可,未来有可能会进行大规模的实装和部署。

但理想是美好的,现实就不一定美好了。作为识别技术,技术高端固然是好事,但其能够进行大规模、多场景的部署,形成成熟的商业体系,才是这一识别技术未来能否发展的重要前提。

从商业化的角度来讲,步态识别显然还有很长的路要走。

商业识别前景有限?步态识别或成高端“玩具”?

前瞻学人2019年数据显示,在所有识别技术中指纹识别的商用占比最广,占到所有识别技术中的58%,人脸识别次之占比18%,而上文所提到的步态识别,在总体市场中的份额还不到1%。

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目前步态识别的市场仍旧较小

所以虽然目前国家工信部、公安部都在大力推进步态识别的商用,但整体商业前景还是比较有限。

特别是如今人脸识别的商用规模快速增长,更压缩了其他识别技术的市场空间。调研资料显示,2018年计算机人脸识别市场规模为151.7亿元,预计2021年将达到530亿元,年均复合增长率53%,市场规模增长迅速。

在一个如此快速的增长率衬托下,目前整个生物识别市场已经形成指纹识别为主,人脸识别为辅的商用格局,在这种格局下包括静脉识别、掌纹识别甚至是步态识别的应用场景变得十分有限。几乎都只能停留在特定的场景下,很难做到人脸识别这样多样的落地场景。

究其原因,除了技术本身的识别缺陷外,研发不完善、成本过高都成为识别方案的短板。

以步态识别为例,目前步态识别主要应用在公安系统、医疗系统等有限的场景当中,在智慧城市整体的大场景中应用环境相当有限。此外步态识别的市场接受度仍然有限,许多甲方对于步态识别的识别方式一知半解,也很难对各家厂商进行横向对比,这些都是步态识别的短板。

从厂商角度来看,有步态识别的厂商也十分有限,目前主要集中在银河水滴、大华股份、盈力等少数厂家手中,整体技术仍然存在高度集中的现象。而较高的技术壁垒以及研发费用同样让很多厂商望而却步。

一个市场的崛起,取决于客户的接受程度和厂家的多样性,而像步态识别这样的品类,虽然有着较好的发展空间和技术前景,但较为初级的市场阶段仍然只适合于对于该类技术有着长远打量的企业。

不过正如同当年人脸识别的崛起一样,我们仍需对步态识别保有信心,毕竟如果幸运的话,该技术将成为人脸识别技术的主要竞争者。

至于结果如何,我们也不妨再让子弹飞一会。

责任编辑:沈文