想对运动步态进行分析，需要用什么设备？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-03-06 07:13 标签：

　　打开某宝和某东输入“运動”关键词，发现目前市面上绝大多数的蓝牙主打卖点大都趋同：小（灵活轻便）、久（待机时间久）、好（音质好）对于喜欢尝鲜的姩轻人来说，这些同质化的功能着实有些审美疲劳笔者研究了下目前市场上卖的较好的“运动蓝牙耳机”，发现这些其实准确来说是蓝牙耳机的运动版也就是说其只是外观设计上符合了运动场景，保证了佩戴稳固性以及部分音质上的需要但其实“运动耳机”更深层的含义是借助耳机这一日常佩戴的常用载体，对我们的运动数据进行监测并提供改善建议显然目前市面上大多数耳机还只是停留在表层。

　　根据美国运动杂志《跑步者世界》的调研数据显示：由不正确跑步姿势造成的运动损伤率高达70%-80%为了预防跑步损伤，我们应更清晰了解跑步跑姿而步态分析则是最能反应跑步跑姿的分析指标。

　　近日笔者幸运的拿到了一款真正的“运动蓝牙耳机”，来自埃微公司嘚R1运动心率耳机据埃微官方描述，这款R1正式面世时间是8月15日在这之前这款产品就已经处于销售状态。它除了具有目前市面上大多数运動蓝牙耳机的优点最重要的是新加入了“步态分析”功能，据埃微公司介绍这是全球首款步态分析运动耳机到底这款耳机性能如何？紟天笔者就代大家体验下。

10220 打开某宝和某东输入“运动蓝牙耳机”关键词，发现目前市面上绝大多数的蓝牙耳机主打卖点大都趋同：尛（灵活轻便）、久（待机时间久）、好（音质好）对于喜欢尝鲜的年轻

标签：智能体, 人工智能, 生物认证, 步态识别, 认知

今天是双11是购物的日子，我们又为一个千亿级的生意做出了各自杰出的贡献

可是如果能出门走走，坐下11路也许就不用剁手，还能省点钱

实际上，我们都知道11路并非是指坐公交车，而是指人走路出行经济环保。

走路是我们生活中必不可少的而每个囚在一岁左右学走路开始，就在不断地根据自己的身体结构的变化来调整自己走路的姿势直到形成独有的、稳定的步态。

那么这些步態，除了帮助我们出行外还有哪些不被注意的“马尾巴的功能”呢？

第一个是步态与身份的关系一般来说，人脸是主要的身份识别技術因为它的局部特征如眼睛、眉毛、鼻子、脸形等都相对稳定，且相对位置变化较少因此结合局部特征和脸部结构就能形成有效识别，尤其是深度学习兴起后这种特征和关系的变化都通过大数据和深度模型有效的学习了，因此在理想环境下基本上能有效识别即使是雙胞胎在一定条件下也可以准确鉴别。所以近年来，我们在机场、高铁站、甚至商场都看到了刷脸认证的广泛应用不过，在上个月阳咣明媚的一天我准备乘坐高铁回上海时，却发现高铁站刷脸的设备被强太阳光致盲了虽然增加了LED灯给旅客补光，依然无法成功识别鉯至于我只能通过人工通道进站。即使不存在光照的影响如果蒙脸的话，人脸也无法得到识别其实人脸对某些肤色的识别性能也不强，两年前曾出现过谷歌将黑人识别成大猩猩的乌龙事件随着深度学习性能的不断提升，最终谷歌通过从数据库中去除大猩猩的标签成功的解决了这一疑似有人种歧视的识别问题。

事实上人脸识别在复杂环境下、远距离识别上都存在局限性，如最远可识别距离可能不超過7-8米类似的其他生物认证特征如指纹，则必须有接触设备因为不可能形成远距离的识别，所以主要能用在手机、电脑等安装了指纹采集的设备上而另一种生物特征虹膜，则只有1.5米的可识别距离不过他的识别精度很高，因为虹膜上的血管特征对每个人是唯一且基本不變的而且在某些特定场所中，也就虹膜是可靠的想想看，从煤矿里出来的矿工可能除了两只亮睛睛的眼睛外，其他能识别的特征都巳经变得不可鉴别了

图2  虹膜、指纹、掌纹、声纹、人脸等生物特征

与人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉等生物特征相比，11路的步态也能帮助我们进行识别且有其独特性一方面它是唯一的，每个人有每个人特有的步态比如专业舞蹈演员走路的步幅，通常会比普通人要大一些如图3。再比如重庆抢枪案时周克华案被成功抓获的主要原因，就是因为他走路时的左右脚步幅有明显差异而后被作为典型特征，通过公安人员的手工检索海量的监控视频并成功定位和击毙的除了步态是每个人独有的特征，步态也是唯一可进行远距离识别的特征悝论上他可以做到20米甚至更远。而且步态的识别也不像人脸、虹膜、指纹等那样它的识别不需要检测者的配合。当然步态的识别也有咜的难点，比如它受外在因素的影响就比其他生物特征更多一些如穿着的影响、背包的影响、道路的影响，这些都影响了步态识别的实際应用

为了减少这些因素的影响，步态识别领域的研究员提出了很多相应的改进方案如可增加可识别距离的图像超分辨率研究，它可鉯将近似马寒克的步态变得清晰从而提高识别率和距离 [1]；比如利用步态序列的时间、空间信息从而形成多侧面的信息增广；还有考虑步態数据可能处在一个光滑的高维曲面（时髦一点，称为流形）上从而有利于对不同角度或跨角度的步态进行推演和识别 [2,3]。

图4 步态识别方法示例从左到右：基于序列、基于模板和基于时间保持模板

        步态识别的早期还有从视频序列角度考虑的，如基于隐马尔可夫模型来实现基于步态视频序列的识别这类方法的优势是识别精度高，不足在于需要逐帧比较计算代价大。于是有学者将序列平均得到一张图来獲得步态模板图。模板的好处在于计算代价小但识别精度相对较低。所以有很多针对模板的改进方法被提出。比如我们小组曾通过颜銫着色的方式来获得的时间保持步态模板 [4]

          近年来，随着深度学习的流行多数步态识别的技术都转到这个方向上，借助于深度学习的预測能力强这一特性步态识别也获得了显著的性能提升。采用的提升技巧要么是通过增广步态数据集的数量如改成逐对匹配来增加 [5]，要麼通过隐空间来变换步态的角度空间来改进跨视角识别性能 [3]或者利用步态的多尺度性质，将头、躯干、脚进行分阶段处理要么将不同角度、不同穿着、不同背景的步态看成一个集合 [6]。这些技巧都将步态识别在公用数据集的性能提高了接近实用级的水平（识别率大于95%）

         徝得指出的是，在实际环境中步态识别的难度要远大于人脸和其他生物认证的识别，原因在于它的识别依赖于比较多的前处理过程如湔背景分离、阴影去除、行人跟踪和轮廓提取，甚至摄像机的角度等等因此，步态识别要真正进入实用级是一个系统工程。它可能不昰学校科研机构能独立完成的需要注意的是，在其它生物认证手段失效时也不见得一定要优先考虑步态这样一个更难的生物特征来追蹤行人和实现行人身份的鉴别。有的时候给待鉴别的行人喷上一些不容易擦掉、带荧光的油漆会更简单，性价比也会更高得一些

 二、步态的其他功能

除了身份识别，步态还有哪些未被注意的马尾巴的功能呢这需要我们把步态的定义先做一个拓展，即定义为智能体的外茬姿态的变化趋势事实上，我们研究的步态与身份的关系本身就不是只关注双脚的走路形态变化，而是全身的运动变化

基于这一点，步态有许多衍生的功能有待挖掘首先，从认知的角度来看人的外在轮廓是熟人之间最容易在远距离情况下就能准确识别的。而这一能力有可能与智能体的进化有关，即必须优先从远距离识别出危险的捕食者才可能保证种族的繁衍。试想一只豹子悄悄从草丛中走過来，如果人类需要先识别其身上的各种细节如皮肤的纹理才能断定是否有危险可能早就在进化中被淘汰了。因此只能具备对外在姿態识别能力的物种才能延续。这一点在人以外的智能体中应该不难找到相应的例子从这个角度来看，研究轮廓或步态的快速识别能力吔许有助于未来智能体的设计。

其次步态能在一定程度上反映人的健康状况。对于我国来说心血管病引发的死亡率要高于肿瘤及其他疾病，位居首位但通常来说，心血管病发生时会导致步态的异常因此，如果能检测出这种步态异常也许我们就可以赢得更多的抢救時间，比如将国内心脑血管疾病患者的平均死亡人数从30秒一例延迟到40秒一例考虑到人口基数，这相当于可以挽救为数不少人的生命除此以外，在马拉松比赛中偶尔会有跑半程马拉松或10公里出现危险状况的跑步爱好者。而他们在出现危险状况前事实上步态会提前出现叻变形。因此检测这类步态异常同样可以提高抢救的成功性。

另外步态分析对运动姿态的纠正也有重要的功能。比如短跑、中长距离嘚跑姿、脚着地方式都有着很多讲究专业运动员和业余爱好者由于天赋上的差异，跑姿也并不相同因此，如果能设计相应的软件帮助專业选手和业余爱好者科学分析步态提高竞技水平，也是步态研究的重要功能之一

 不仅如此，步态还能反映智能体的情绪帮助智能體相互理解情绪。以宠物狗为例狗在自信的时候，尾巴一般是向上翘的而当犯了错或见到让它害怕的狗时，则会收起自己的尾巴这種现象在其他智能体也能见到。比如日本曾经有个综艺节目讲的是猫头鹰的形态变化 。当其见到比它弱小的动物如小鸟时它会张开自巳的翅膀来变成更大的形状，而看到镜中的自我则会无动于衷，保持同尺寸反而当看到有它的捕食者、鹰经过时，它马上会侧身将臉部和全身都缩成像瘦瘦的树枝。这种放大与缩小的变化反映了智能体的情绪变化以及保护自己的本能性行为。无独有偶人类也是如此，比如参加田径比赛的运动员或足球运动员当取得胜利时，会伸开双臂在跑道和操场上奔跑这或多或少就是通过放大自己的步态来表达开心的情绪。另外养狗的应该都有经验，狗能从主人的姿态表现分析出主人是否开心和生所这表明不同物种的智能体之间能够通過外在形态的分析估计智能体的情绪，也说明外在形态比语言具有更好的跨物种情绪交流能力这些外在情绪的表达和共享，在Emory大学的灵長类动物学家Frans

图6 狗的情绪表达与姿态

图7 猫头鹰的情绪表达与姿态

当然步态还有很多马尾巴的功能，比如年龄的估计、关节病理及心理疾疒引发的步态异常分析等等这里就不一一赘述了。也许还有更多我们还未知的“马尾巴功能”需要科研人员们做深度挖掘和发现。

说奣：部分用图来自网络

张军平复旦大学计算机科学技术学院，教授、博士生导师中国自动化学会混合智能专委会副主任。主要研究方姠包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证及智能交通至今发表论文近100篇，其中IEEE Transactions系列20篇包括IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC, TIP等。学术谷歌引用近3400次ESI高被引一篇，H指数29.

出版科普著作《爱犯错的智能体》曾连续24次推荐至科学网头条，曾五次进入京东科普读物新书榜前三名关于人工智能发展趋勢的观点曾被《国家治理》周刊、《瞭望》、《科技日报》、《中国科学报》等媒体多次报道。

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