Искусственный интеллект уже давно умеет распознавать лица, но новая разработка идёт дальше: она идентифицирует людей по тому, как они ходят. Система анализирует движение суставов и особенности походки даже с большого расстояния, когда лицо и детали плохо различимы. Это может значительно повысить эффективность систем безопасности и видеонаблюдения.
Исследователи представили нейросеть SKDMap-Net, которая фокусируется не на форме тела, а на динамике движения ключевых точек скелета. Система извлекает из видео положения суставов, углы между ними, а также угловую скорость и ускорение. Эти данные позволяют создавать уникальный «отпечаток» походки человека, который остаётся узнаваемым даже при смене одежды, изменении ракурса камеры или частичном перекрытии фигуры.
Как работает система SKDMap-Net
В отличие от традиционных методов, которые часто опираются на силуэт или цветовую информацию, SKDMap-Net использует скелетную модель. Алгоритм сначала определяет ключевые точки тела на видео, а затем рассчитывает динамические характеристики движения — как именно сгибаются и разгибаются суставы, с какой скоростью и ускорением происходит шаг.
Модель обрабатывает информацию о положении тела и о движении по отдельным потокам, а затем объединяет их. Дополнительно применяется механизм внимания (attention mechanism) — техника машинного обучения, которая позволяет системе уделять больше внимания тем частям тела, которые в данный момент наиболее информативны. Например, если ноги частично скрыты, алгоритм может переключить фокус на движение рук.
Благодаря этому подходу система лучше справляется с реальными условиями: разными типами одежды, съёмкой под разными углами и даже когда часть тела временно перекрыта.
Результаты тестов и преимущества
В испытаниях на трёх открытых наборах данных для распознавания походки новая система показала лучшие результаты по сравнению с существующими решениями. Она не только повышает точность идентификации на большом расстоянии, но и снижает объём обрабатываемой визуальной информации о человеке. Вместо детального изображения лица или тела система работает преимущественно с абстрактными данными о движении суставов.
Это делает технологию потенциально более приватной по сравнению с классическим распознаванием лиц, хотя вопросы этики и регулирования остаются открытыми. Разработка опубликована в журнале International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems.
Системы распознавания по походке особенно полезны в ситуациях, когда нужно идентифицировать человека на расстоянии или в условиях низкого качества изображения — например, в аэропортах, на вокзалах, в общественных местах или при обеспечении безопасности крупных мероприятий. В отличие от камер, требующих близкого контакта или хорошего освещения лица, такой ИИ может работать даже при съёмке с дронов или стационарных камер на большой высоте.
Разработчики подчёркивают, что фокус на движении суставов делает систему более устойчивой к попыткам маскировки — одежда, головные уборы или даже частичное скрытие фигуры оказывают меньшее влияние на результат.
