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　　此外，他们借助传统的步态识别的先验知识，结合最新的深度学习方法，能够在只给定某个视角的情况下，跨视角地识别出该人在其他视角的步态序列。“使用基于“正负对”的训练方式，可以充分地扩充样本数量，即使对很少的训练数据也能达到很高的结果。这种方式在人脸识别、行人再识别领域也有广泛应用。”在此基础上，项目组还提出了一种基于拓扑表达的跨视角步态识别方法来描述步态的整体时空结构，在跨视角和遮挡的条件下，比传统方法表现出了更强的鲁棒性和更高的识别精度；对跨着装以及跨背包的场景，也都能获得更好的结果。

　　除了算法以外，充足的数据支持是步态识别系统“聪明与否”的后盾保障。目前基于深度学习的步态识别相关算法都需要大量的数据，因此算法和数据之间的不断迭代是十分必要的。王亮告诉记者，中科院自动化所的CASIA步态数据库有三个数据数据集，即Dataset A（小规模库）, Dataset B（多视角库）和Dataset C（红外库）。其中，Dataset B是一个大规模、多视角的步态库，世界知名，而银河水滴的步态数据库则已经超过Dataset B近100倍，命名为“CASIA—E”。

　　产学研紧密结合，不断拓展新应用场景

　　得益于中科院自动化所在计算机视觉领域20多年的技术积累，银河水滴在中科院“技术+团队”的离岗创业政策激励下成立。银河水滴联合中科院自动化所目前已经启动人工智能人才联合培养计划，联合打造中国顶级人工智能实习基地。该人才计划将配备强大的导师队伍，每位实习生配备至少一名中科院自动化所老师和银河水滴高级工程师做指导，银河水滴的技术应用场景将全部开放，供实习生研究和实地演练。

　　“在产、学、研紧密结合下，参与该人才计划的实习生，其人工智能算法和产品能力将得到巨大提升。”作为中国首个步态识别博士、模式识别国家重点实验室副主任，以及银河水滴联合创始人，王亮对于步态识别的产业化充满了信心。他表示，不要仅仅发表论文，通过银河水滴，把科研成果变成产品形成产业，提供世界领先的视觉大数据分析技术，是对年轻人很大的激励。

　　基于项目的一系列人工智能关键技术研发，银河水滴目前已经在公共安全以及智能家居领域取得了很好的进展。王亮介绍，项目所开发的步态检索系统，在维护公共安全方面发挥了重要作用；银河水滴在实现步态识别基本技术的基础上，还将全类型人脸识别以及人群计算应用于泛身份识别构建之中，以达到更精确的识别结果。“目前人脸识别方案在主流数据库上达到99%的识别率并可保持实时性；在远距离人脸识别方面，可对普通2K摄像机中25米外的人群进行实时人脸识别。”

　　在商业化应用方面，银河水滴科技已经基于产品雏形，面向安防、油田和家电等领域进行推广，寻找更多适合步态识别应用的客户，推动了传统行业的智能化升级：石油企业引入步态识别技术完善防控网络，防范非法闯入者对油田安全的威胁和对油田经济利益的损害；在智能家居领域，步态识别可很好地区分用户属性，开发的嵌入式模组，具有很大的成本优势及体积优势，不仅能替代遥控器等传统操作工具，还可以让家电感知更加智能化、服务更加个性化。“譬如，根据家庭成员的步态特征，空调可以及时识别老人、小孩等特殊人群的活动范围，能够根据不同人群调整空调的出风角度、出风量及温度，让温度控制更适合人群需求。”王亮说。

　　与此同时，步态识别也面临着很多挑战亟须解决：比如在人群密集场所，如何解决遮挡情况下的身份识别？智能深度传感硬件Kinect等又会对步态识别产生什么影响？王亮表示，这一系列的问题仍然需要我们在未来去深入探索。接下来，银河水滴科技还将选择一两个属于蓝海市场的细分领域深挖下去，与中科院自动化所紧密配合，做好科技成果的产业化。