在机场安检时，你走路的方式和你的脚步可以被用作生物特征识别，而不是指纹和眼睛扫描。

曼彻斯特大学(University of Manchester)和马德里大学(University of Madrid)的研究人员开发出了一种最先进的人工智能(AI)生物特征验证系统，可以测量一个人的步态或行走模式。它可以简单地通过在地板上的压力垫上行走并分析步态的三维和基于时间的数据来成功地验证一个人。

这项研究结果发表在今年早些时候的《IEEE模式分析与机器智能学报》(IEEE Transactions on Pattern Analysis and machine Intelligence, TPAMI)上。研究结果显示，平均而言，人工智能系统开发出来的识别准确率几乎是100%，错误率只有0.7。

物理生物识别技术，如指纹、面部识别和视网膜扫描，目前更多地用于安全目的。然而，所谓的行为生物测定学，如步态识别，也能捕捉到一个人的自然行为和运动模式所传递的独特信号。该团队使用大量所谓的“冒名顶替者”和少量用户在三个不同的真实安全场景中测试了他们的数据。这些是机场安检点，工作场所和家庭环境。研究表明，这种方法有可能补充目前机场、办公室和家庭的安全系统。

来自曼彻斯特大学电气与电子工程学院的奥马尔·科斯蒂亚·雷耶斯博士领导了这项研究，他解释说:“每个人在走路时大约有24种不同的因素和动作，导致每个人都有独特的、独特的走路模式。因此，监测这些动作可以像指纹或视网膜扫描一样，用来识别和明确地识别或验证一个人。”

为了创建计算机需要学习这些动作模式的人工智能系统，该团队收集了历史上(迄今为止)最大的步数数据库，其中包含来自127个不同个体的近2万个步数信号。为了收集样本和数据，研究小组使用了地面传感器和高分辨率相机。

正是这个被称为SfootBD的数据集，Costilla Reyes博士使用它来开发TPAMI中提出的自动足迹生物特征验证所需的高级计算模型。

科斯蒂亚·雷耶斯博士补充说:“通过监测在走路过程中施加在地板上的力来识别非侵入性步态是非常具有挑战性的。这是因为区分人与人之间微妙的差异是非常困难的，这就是为什么我们必须想出一个新的人工智能系统，从一个新的角度来解决这个挑战。”

使用足迹识别的一个关键好处是，不像在机场被拍摄或扫描，这个过程对个人来说是非侵入性的，对噪音环境条件有很强的适应能力。人甚至不需要脱鞋时，走在压力垫，因为它不是基于足迹形状本身，而是根据他们的步态。

这项技术的其他应用包括识别神经退行性变的智能步骤，这可能在医疗保健领域产生积极的影响。这是另一个科斯蒂亚·雷耶斯博士打算用脚步识别来推进他的研究的领域。

他补充说:“这项研究还在开发中，通过使用可在智能住宅中部署的广区域地面传感器的原始步数数据，来解决认知能力下降和精神疾病发作的标记物的卫生保健问题。”人类的运动可以成为认知能力下降的一种新的生物标记，这是前所未有的新人工智能系统可以探索的。”