2018年5月28日除了指纹验证和眼球扫描，你的脚步和走路方式或许也能作为机场安检的生物识别依据。

据曼彻斯特大学官网显示，该校研究人员正与马德里大学合作开发一项尖端的AI应用技术——一种可测量人类步态和步行模式的生物验证系统。只要个体在地板压力垫上行走，该系统便可对脚步的3D形态以及基于时间的感知数据进行分析，成功验证识别个人信息。

今年早些时候，项目团队在相关领域顶尖期刊之一的《模式分析与机器智能汇刊》（TPAMI）上发表了研究结果，结果显示，这项新开发的AI系统几乎可以100％地正确识别出个体，错误率仅为0.7%。

众所周知，诸如指纹、面部识别或视网膜扫描等生物生理特征识别技术（Physical biometrics）目前更常应用于安保领域。然而，像步态识别这样的生物行为特征识别技术（behavioural biometrics），也可以用来捕捉个人自然行为和运动模式所提供的独特信号。该技术研究团队应用了大量所谓的“冒充者”和少量使用者，分别在机场安检点、工作场所和家庭住宅这三种环境下测试了他们的数据。

曼大电气与电子工程学院的Omar Costilla Reyes博士解释说：“每个人在走路时都受到大约24种不同因素和运动的影响，因而每个人都有独特、唯一的步态模式。所以，像指纹识别或视网膜扫描一样，通过监测步态来验证个人身份是完全可行的。”

为了创建这样的AI系统，计算机需要大量学习这种运动模式，因此，该团队收集了目前为止最大的脚步数据库，包含来自127个不同个体的近20,000个脚步信号。同时，团队还通过利用落地式传感器和高分辨率相机汇编了样本和数据集。TPAMI中发表的自动足印生物识别高级计算模型正是Costilla Reyes博士利用这一SfootBD数据集开发的。

Costilla Reyes博士表示，由于个体之间细微差异很难人为界定，通过监测个体脚步施加在地板上的力量来研究非侵入性步态识别非常具有挑战性，“这就是为什么我们必须开发出一个AI系统来从新的角度解决这个挑战。”

与需要进行拍摄或扫描的机场安检方式不同，使用足迹识别的一个主要优点在与，整个监测过程对个人来说是非侵入式的，并且对周围的噪音环境条件也有一定适应性。踩在压垫上时，人们甚至不需要脱去鞋子，因为该系统依赖的不是人的脚印形状，而是走路步态。

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