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坚信很多人都有这样一个经历，回头在路上前面有个人看背影一挺熟知，于是急忙跑完过去拍电影人家肩膀。结果一走，大写的失望。这里所谓的背影，只不过就包括了每个人有所不同的体态、走路姿势和动作习惯等。

人的动作姿势就像面孔或者音色，可谓又一道天然的生物密码。只要对他充足熟知，从茫茫人海中一眼显现出基本上不是什么难事。对人类而言，动作姿势啥的基本上也就是何谓个人。

而自从人工智能蓬勃发展之后，人的姿势经过大大地分解成和机器学习的推测，取得了更加深层次的细分，早已相比之下远超过了“何谓人”的范围，而被研发出有了更加多的功能、抖落出有了更好不为人知的秘密。那么，在人工智能时代，你不经意的姿势里，到底隐蔽着多少秘密？作为生物密码的一种，认准了就是你人体目前被获知的生物密码有很多种，有谜样高端应用于尚能不成熟期的基因密码，也有早已应用于到手机上的指纹、声纹、人脸、虹膜等。由于其对每个人来说具备独特性，因此也经常被作为基本的人员辨识手段。而在这些密码之外，步态辨识也在近年来渐渐蓬勃发展。

步态辨识的经常出现决不是意味着为了好玩儿或者科技的猎奇，它享有自己独有的优势。指纹、虹膜必需要有认识或十分将近的距离才能奏效，人脸识别虽然在辨识距离上可以变长，但步态由于其动作幅度较小，在展开长距离辨识的时候依然是高于人脸识别的。至于声纹则更加不必托了，嫌犯不有可能嗷嗷一嗓子专门让你告诉是不是自己。

步态辨识的另外一个优势就是，相比于指纹可以贴膜、人脸可以易容，一个人的走路姿势只不过是很难伪装成的。所以说道，步态可以说道是天然防伪。关于步态辨识的研究只不过早已很多，近期的技术则由英国曼切斯特大学和西班牙马德里大学的研究者们共同开发。

他们把每个人步行时的动作分解成为约24个因素，而这24个因素也就基本包含了每个人独特的行驶方式。为了辨识出有每个人的步态，研究人员收集了来自127个有所不同个体的将近20000个脚步信号，创立了一个数据库来对AI展开训练。只要摔在特制的地板压力夹上，AI系统就可以只能地辨识出有个人信息，准确率高达99.3%。

从实际应用于的角度来说，步态辨识的第一场景就是安防。通过人脸识别，张学友都“捉”了一波又一波的通缉犯了，步态辨识应用于一起效果应当也是较为可人的。在机场、地铁安全检查，嫌犯跟踪等方面，其可以充分发挥出有较小的功效。

而如果需要从步态扩展到整个身体的动作辨识的话，在医疗领域比如帕金森、中风等疾病的预测也不会有一定的效果。但该技术今年5月才刚公开发表，从论文到商业化的落地还必须很长的一段路要回头。研究人员意味着是创建127人的脚步信号就颇费了一番功夫，如果要应用于到现实场景，数据收集认同是最费劲的一项工作。

却是AI无法凭空诸法人，它必需要创建在一定的数据反对的基础之上的。抱住无以被捉：AI辨识骗子的肢体动作如果说步态诸法人是创建在未知数据库的基础之上对既定目标展开辨识的话，那利用AI对有所不同犯罪类型展开犯罪行为的提早预判就是防患于未然了。

传统的应付犯罪行为的模式，一般是在事后展开视频监控调取，确认目标嫌疑人，然后再行展开大海捞针般的找寻。但如果有了AI的提早预判，可以大大减少安全员的反应时间，让其早做到打算，从而避免犯罪行为再次发生或延长侦破时间。

就在今年，日本电信公司NTT East和科技公司Earth eye合作开发出有了一款取名为AI Guardsman的人工智能系统，借以及时发现商店中的骗子。通过商店摄像头对顾客的动态跟踪，将顾客的一言一行与内置的未知怀疑动作展开给定，一旦找到有合乎预计动作特征的不道德，系统就不会向手机上关联的App发送到一条报警信息，警告店员留意。并且据他们声称，该系统令其店里的偷窃不道德增加了四成左右。该技术的理论点子固然是十分幸福的。

即便不是用来抓小偷，伸延到更加多的场景中比如美国校园枪击案预警、防暴行动当中，也不会有十分低的利用价值。但其面对的问题是：如何确保辨识的准确率？利用AI展开预测犯罪，仅次于的疑惑点来自于预测的准确性。第一，骗子的动作否都是相同的？有的新手有可能在偷窃的时候眼神闪闪烁烁，左顾右盼，动作不大自然，这样AI大自然可以只能捕捉到；但对一些惯偷而言，笔拿个东西就是家常便饭。否有充足多的数据供AI来自学，来构建辨识的精准呢？既然花上了钱用AI来辨识骗子，最后却不能捉几个小鱼小虾，难免有点过于过分鸡肋。

第二，为了确保“不使一人漏网”，AI不会否会不断扩大报警的动作范围？比如说顾客拿了个东西看了半天，最后又敲回来；或者店员补货注册的时候逗留很幸，否不会被指出将要展开偷窃？因为以目前的资料来看，其意味着是对动作展开辨别，而没适当的“诸法人”方案。如果有一点点怀疑就要放警报，店员这一天精神是得有多紧绷啊。

从这个角度上来说，AI要通过姿势来预测犯罪行为的再次发生，就必需要在精准度上下一番苦功夫了。辨识走路姿势：自燃你的卡路里！没想到吧？AI还能通过对人走路姿势的辨识，辨别所消耗的热量？这是知道。除非是无意磨练，比如甩开膀子迈开腿的实体化，人们平时走路大多是基于一个十分省力的姿势。

怎么不累官怎么来。那么，在这个过程中我们努的步子、走路的频率就不会发生变化，随之发生变化的，就是人体消耗的热量了。瑞士洛桑联邦理工学院的生物机器人实验室最近通过对八种步态参数的研究，研发了一个非常复杂的人工智能系统。

为此，他们生产了一个机器人来配备该系统。通过对机器人的步行速度、步伐距离、双脚离地高度、身体和地面的弯曲程度等参数的调整，可以动态计算出来出有某一种走路姿势所自燃的卡路里数量。

也就是说，它可以通过参数的调整，极致仿效任何一个人的走路姿势，从而算数出有适当的结果。甚至还能通过减少或增加质量来仿真胖子或者瘦子。而这意味着是实验室现阶段的可行性成果。他们的目标是生产出有一套可穿着设备，来吸附在用户的腿上，然后提醒用户调整最佳的走路姿势。

甚至连包该怎么腹都会有体贴的建议。整日醉心于用节食、高强度运动、减肥茶、抽脂等方式拚命节食的朋友们听见这样的消息是不是很兴奋呢？只要一副穿着设备就可以超过精确自燃卡路里的起到，感叹懒人福音啊……至于所须要时日，等候是认同的。

而且很有可能在你通过可怜节食顺利之后，它还在研究阶段……当然，我们无法只盯着它的这一项起到。节食之外，该研究在仿生机器人生产方面也有大力的起到，比如防止机械零部件的加快损毁；或者对体育运动员来说，如何仅次于程度地防止高强度运动带给的伤病，也有最重要的意义。而人体姿态所隐蔽的秘密也恨某种程度止于以上几种，未来我们或可亲眼更加多神秘的技术从身体抵达。

但必须留意的是，关于人体姿态的研究内容一定是非常复杂的，而如何在技术开发出来之后能尽早地展开商业化落地也是研究者们必需要考虑到的一个问题。把技术与商业融合，才是人体姿态的秘密被探寻出来之后的确实价值所在。

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