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一、课题的研究现状
国外研究现状：国外在步态识别技术的研究方面起步较早，已经取得了显著的进展。许多高校和研究机构都投入了大量的资源进行步态识别技术的研究和开发。目前，国外的步态识别技术已经广泛应用于安防、生物识别、医疗健康等领域。例如，在安防领域，步态识别技术可以用于公共场所的监控系统中，实现远距离、非接触式的追踪和识别；在生物识别领域，步态识别技术可以与指纹、面部识别等技术相结合，提高身份认证的准确性和安全性。
国内研究现状：虽然国内在步态识别技术的研究方面起步较晚，但近年来也取得了显著的进展。许多高校和企业都投入了大量的资源进行步态识别技术的研究和开发。目前，国内的步态识别技术主要包括传感器、视觉和深度学习等方法。其中，基于深度学习的步态识别方法已经成为主流的研究方向。国内代表性的研究包括哈尔滨工业大学的“基于深度学习的步态识别系统”和南京工业大学的“基于卷积神经网络的步态识别系统”等。这些研究在步态特征的提取、表示和匹配等方面取得了显著的成果，为步态识别技术的实际应用提供了有力的支持。
二、课题的研究现状
目前，基于计算机视觉的步态识别方法主要包括以下几种：
传感器方法：通过在人体关节、肌肉等部位植入传感器，实时采集人体运动信息，然后通过算法进行处理和分析，从而实现对人体步态的识别。这种方法具有采集数据精度高、实时性强等特点，因此得到了广泛应用。代表性研究包括美国麻省理工学院的“石头”系统和英国帝国理工学院的“德马尼卡”系统等。但该方法需要受试者配合，且可能带来不适，限制了其在实际场景中的应用。
视觉方法：通过对人体运动过程进行视频采集和分析，提取出与步态相关的特征，运用计算机视觉技术进行识别和解析。这种方法具有无需植入传感器、不受干扰等优点，但也存在识别精度低等问题。随着深度学习等技术的不断发展，视觉方法在步态识别中的准确性和鲁棒性得到了显著提升。代表性研究包括美国康奈尔大学的“Gait-Cam”系统、日本东京大学的“智能鞋”系统等。
机器学习方法：主要是以图像处理和统计学习为基础，对步态数据进行处理和分析，并根据不同特征进行分类和识别。该方法具有应用范围广、精度高等优点，但因特征提取和分类算法不完善而存在一定不足。随着深度学习等技术的引入，机器学习方法在步态识别中的性能得到了进一步提升。代表性研究包括美国宾夕法尼亚州立大学的“SEMG-based”系统和瑞典卡罗琳斯卡医学院的“BioTac”系统等。
三、发展趋势
尽管基于计算机视觉的步态识别技术已经取得了显著的进展&
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