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安防展览网 企业关注】随着人脸识别技术应用落地的成熟，行业开始寻求更多技术应用的可能性。以步态或者行为分析为代表的体态分析作为人脸技术的重要补充和扩展，越来越多互联网巨头和科技独角兽开始意识到它的重要性，并逐渐在技术上取得突破和应用落地。
去年3月，云从科技宣布在跨镜追踪技术(ReID,PersonRe-identification)上再次取得重大进展，在三大主流ReID数据集Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上再一次*。本次云从科技研究团队在三大数据集的两大核心指标mAP与Rank-1准确率上均取得第一，其中在Market-1501数据集上的mAP远超目前业内水平,达到了惊人的91.14%。
今年8月份，大华股份表示，其步态识别技术再次取得新突破，各项指标再次刷新CASIA-B步态数据集历史记录：在正常、带包、穿大衣不同的检索环境下，Rank1准确率分别达97.4%、94.0%、87.0%，均创历史新高，持续保持水平。
紧接着，8月底银河水滴宣布，公司步态识别技术再次取得重大突破，各项关键指标再次刷新CASIA-B步态数据集历史记录；在技术实力继续行业的同时，银河水滴步态识别技术实战能力也得到了有效证明，步态识别相关产品已经开始规模化部署。
实际上，体态识别相较于其他生物特征识别具有很大难度，目前大部分企业还着重在"刷榜"阶段，只有少部分企业在实际场景中实现落地应用。例如在疫情发生后，应用范围广泛的人脸识别、指纹识别等技术出现了很大的应用受阻。为弥补人脸识别技术不足，步态识别技术、行人重识别ReID技术等开始展现新的市场活力。
步态识别通过身体体型和行走姿态来识别目标的身份，简单来说就是不看脸也能认出目标，是远距离识别场景下具有潜力的生物特征识别技术之一。目前，从几家企业的"刷榜"数据来看，步态识别在实验室中的识别精度已经达到了非常高的水平。
行人重识别技术主要是通过计算机视觉技术，解决远距离、无拘束、模糊、遮挡等
身份识别难点，检索出不同
摄像头下的同一个目标，从而实现目标身份识别，典型的应用是以图搜图，在公*、交通等行业领域具有广阔的应用价值。
当然，需要指出继续刷新数据已经没有任何实际意义，*，现阶段，人工智能大的难点在于落地应用，据有关专家透露，现实场景与实验室场景有着天壤之别，实验室条件下的数据信息获取是在光照稳定、高清晰度、背景干净下单人的行走数据，数据量为千人左右。而实战场景的视频质量有多重干扰因素，如像素、光照、距离、复杂背景、人物遮挡等，且实战环境中的数据对比量可达千万人次。因此测试数据库得到的高识别率并无法在实战场景中取得应有效果。
目前从市场应用上来看，以银河水滴、云从科技、大华股份为代表的企业，正在致力将实验室的数据有效转化为实际产品和解决方案。其中银河水滴通过四年的持续努力，在步态识别的实战应用领域已经硕果累累，现实场景中，在跨场景、跨视角、变换着装、暗夜等复杂识别条件下，银河水滴步态识别技术依然可以有效进行身份识别，实战能力和可靠性得到了应用单位的高度认可。
截止目前，银河水滴已经推出了一系列填补国内外空白的创新性产品及解决方案：步态识别互联系统、步态检索一体机、大规模步态库建设方案、智能步态人脸双目抓拍机、发热人员智能筛查与轨迹追踪系统等。
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