步態演算法廠家

❶ 國家葯監局關於步態分析評估系統屬於醫療器械嗎

國食葯監械[2004]433號，第十八條，三維動作捕捉分析系統，用於電視廣告製作、三維動態製作、運動員功能評定、康復醫學評測等，不作為醫療器械管理。但是有可能，在未來的不久，定義為二類。

❷ 軍科院開發新型可編程光量子計算晶元，這晶元在使用上，有何特別之處

在此階段，量子技術仍然受到諸如量子比特數量少和有效量子運算深度較淺等問題的困擾。在“束縛跳舞”的情況下，如何最大程度地利用量子資源以及設計配備有量子演算法的可編程且實用的量子裝置一直是該領域迫切期望的事情。我國量子領域專家強曉剛這次的結果是一個具有實際潛力的量子裝置。要了解這種可編程的基於硅的光學量子計算晶元，您必須首先了解Quantum Walk，它與經典的隨機遊走相對應，並且比後者具有更多的可能性。

除了模擬相關粒子的量子行走動力學外，強曉剛的可編程硅基光學量子晶元還可以完全控制量子行走的所有重要參數，例如哈密頓量，演化時間，粒子全同性和粒子交換對稱性。因此，期望在短時間內誕生基於該晶元的用於量子行走的專用計算機。據報道，晶元尺寸為11×3平方毫米。該晶元包含糾纏光子源，可配置的光網路和其他部件。使用片上組件的電氣控制，可以控制光量子狀態，從而可以對量子信息進行編碼，以及映射量子演算法。簡而言之，該晶元具有集成度高，穩定性高和精度高的優點。

❸ 李寧智能跑鞋有何特點

)跑鞋當中，內置了華米研發的智能晶元組件，需要特別說明的是，這個單獨的晶元是以獨立包裝放在鞋盒當中的，消費者購買之後要將其安裝在鞋底的凹槽當中才可以使用。
(2)可以記錄步數、跑步路線、跑步距離、運動時間、身體消耗、運動分享等。
(3)華米動步態演算法團隊和李寧運動實驗室進行合作，整合了全球頂級運動員的訓練研究成果，通過運算能夠推送個性化的慢跑初學者訓練計劃，並且能夠實現前後腳掌著地的智能判斷，幫助用戶糾正到正確的跑步姿勢。
(4)可以根據大數據的積累為用戶選擇適合自己的跑鞋。
(5)可以運動積分，實現積分兌換。
(6)可以監測跑鞋的損壞程度，提醒更換跑鞋和重新購買。
從以上6點可以看出，無論對於李寧，還是對於小米，李寧智能跑鞋最重要的是設計是希望通過大數據的積累和分析實現產品銷售壁壘，並促進各自產品的銷售和產業鏈延伸。

❹ 生物識別技術哪些公司較好

要說到國內在生物識別領域有生產應用的廠家，確實很多，但是加上有自主知識產權人臉識別演算法的公司，可能就那麼幾家，而真正能夠在行業里深耕十年以上的，更加屈指可數。

天誠盛業是首家集指紋、虹膜、人臉三種自主知識產權生物識別技術於一體的生物識別團隊，在生物識別領域已經深耕將近20年，是國內這方面科技公司的元老。他們的生物識別技術覆蓋了國內各個行業，金融、安防、教育、社保、交通等等。

在今年上半年，繼2012年公安部公布了居民身份證指紋採集器名錄，公安部又一次公布了居民身份證指紋識別演算法應用提供商，至此，從演算法到設備，公安部給社會用證部門都提供了方向。其中，作為專注於生物識別和數據安全領域的領軍企業，北京天誠盛業科技有限公司的居民身份證指紋識別應用演算法和指紋採集設備雙雙獲得公安部推薦。

不僅如此，天誠盛業人臉識別已經開始和銀行合作，晉城銀行藉助於人臉識別實現了上門遠程開卡等業務，。包括光大銀行、中國銀行、民生銀行這些巨頭也都使用了他們的生物識別技術。這些技術改變了銀行客戶經理傳統的工作方式，由坐商變行商，在提高金融服務的同時也更好的加強了移動金融戰略布局，以應對趨於「懶惰」的銀行用戶群體

天誠盛業人臉識別演算法歷時8年研發，在FRGC國際人臉識別挑戰賽位居前列，支持近紅外和可見光識別。系統通過人臉識別演算法實現上送兩張圖像進行比對，根據不同渠道的識別率返回比對結果，並將比對通過的圖像按照設定規則入庫保存。人臉特徵比對獨創動態模板融合(自學習 )技術，具有人臉識別演算法的自主學習功能，能夠精準的識別和驗證人臉信息，提高了識別的通過率。

❺ 步態識別的應用

防止你的貴重物品被人偷走.研究人員在筆記本電腦,手機等物品中裝上感測器,把感測器的頻率調整到物主步行時的典型的頻率上,這樣你的筆記本電腦就認識你了,當有人偷了你的電腦又不能模仿你的步態時,感測器就會報警.
步態識別是近年來越來越多的研究者所關注的一種較新的生物認證技術,它是通過人的走路方式來識別人的身份的方法。在應用領域,類似於人臉識別,它要解決識別和檢驗兩類問題。在識別問題中,給出未知身份人的步態,在資料庫中搜尋與之匹配的人的步態,從而確認人的身份;在檢驗問題中,需要步態識別演算法對已假定的某人的身份作出判定,即接受或拒絕所假定的身份。 步態識別作為一種生物認證技術,具有其它生物認證技術所不具有的獨特優勢,即在遠距離或低視頻質量情況下的識別潛力,且步態難以隱藏或偽裝等。 步態識別主要是針對含有人的運動圖像序列進行分析處理,通常包括運動檢測、特徵提取與處理和識別分類三個階段。

❻ MIT獵豹機器人演算法有多復雜中國是否能研發出這種機器人

謝謝約請，著實@賈子楓的答案已經差未幾能闡明題目了。我輕微說一點本身的膚見。

於是他以為，肌腱布局可以或許減小打擊力，相稱於增長了腿部的強度。他通過有限元闡發驗證了本身的結論，於是計劃了雷同的肌腱布局足部，並在兩個肌腱之間參加了彈簧以增長肯定的柔順性：

以上是其足端布局的源頭。正如前面所說，計劃MITCheetah的目標是實現快速賓士，而賓士由腿的快速擺動實現。為進步擺動速率，必要只管即便減小腿部的慣量，因此，Kim將腿部重要的慣量源頭——實行機構（電機）全部同一安排於髖關鍵關鍵處，並計劃了低質量腿部關鍵關鍵，採取雷同肌腱的桿來轉達能量，發動膝關鍵關鍵和髖關鍵關鍵。顛末該計劃，單腿的重心被控制在了實行機構地點圓以內，極大的低落了腿擺動時的慣性，重心位置如下圖CoM所示：

別的，其採取的脊椎布局，也是通過觀察四足哺乳動物得到的開導。該團隊計劃了差分的脊椎驅動體系，想法很奇妙。當trot（對角步）步態行走時，兩條前腿的活動恰好相差180度相位，此時脊椎保持不動，而當galloping（飛奔）步態行走時，兩條前腿同相位，則在前腿同時後擺時發動脊椎彎曲，到達跟獵豹賓士時的脊椎彎曲同等的結果。如許做的長處是什麼呢？節能。飛奔步態時兩條前腿同時觸地和離地，在賓士進程中，前腿會有一個從向後擺動然後減速然後加快向前擺動的進程，這時，脊椎的參加使得本來在前腿後擺減速進程中喪失的能量存儲在了脊椎的彈性勢能內里，在前腿向前擺動時再開釋出來轉化為前腿的動能，實現了能量的採取利用。

末了，MITCheetah著實還計劃了尾部布局，其靈感來自於獵豹追逐獵物時，在變更方向進程中，尾巴在保持獵豹賓士穩固性方面起到的至關緊張的作用，如下圖：

MITCheetah團隊也做了相乾的實行，證明參加尾巴對側向打擊具有抵擋作用，可以或許加強其側向穩固性。如下圖所示，在側向用球擊打MITCheetah時，其尾巴擺動進步了側向穩固性。著實擺尾巴的原理很大略，便是角動量守恆。

2）實行機構計劃

以上講了其機器布局的特點，機器布局的優秀性決定了其擁有高速賓士的潛力，而實行機構的本領才是真正實現高速賓士的大殺器。電機計劃這方面在下不懂，這里列出其單電機的根本參數：

初版本的Cheetah利用的是貿易級電機EmoteqHT-5001，參數為：

重量：1.3Kg

最大扭矩：10Nm

而該電機不切合他們的峰值扭矩要求，於是他們本身隨意計劃了一個……他們本身計劃的電機參數為：

重量：1.067Kg

最大扭矩：30Nm

為啥他們隨意計劃了一個就比商用級的電機強這么多？！！真的是隨意計劃的么......顯然，隨意二字是我本身加的。第二版Cheetah用的應該便是這個電機了。

實行器部分的布局如下圖所示，一個模塊內包括了單腿所必要的兩個電機轉子和定子以及減速齒輪，還包括了須要的光電編碼器。每條腿必要一個如許的模塊。

3）控制器計劃

末了說說控制器計劃。這方面從其頒發的論文來看著實沒有什麼新鮮的東西，跟BigDog的要領也差未幾，乃至還更大略。由於如今其重要存眷賓士速率，對地形的適應本領還沒有做過多的擴充，也就在第二版視頻顯現了其越障本領，而越障本領著實已經在初版就實現了。原來便是研究的galloping飛奔步態，因此實現跳躍並不難。第二版也便是參加了一個激光測距感測器，檢測火線的停滯物高度，然後實行跳躍舉措。如下圖：

固然，要想實現跳躍也不是很大略，必要謀略起跳地點，落地地點以及到達落地地點所必要的力，還包括步態的計劃，但是如許的成果BigDog已經實現了，以是也就不算新鮮了。

其他一些比較緊張的內容也趁便提一下，一是trot到galloping步態的切換，採取的是CPG。為進步賓士穩固性，採取了swinglegretracting（擺動腿回縮）技能。為實現觸地柔順性，採取了阻抗控制技能。這些都不詳細說了。有興趣的拜見參考文獻中的論文吧。

總結：

從以上三點，你和我很容易得出結論，偶然間不肯定要有多麼深奧的演算法，多麼巨大的控制布局，但是，肯定要有一個好的平台，好的機器布局，你和我通常本身調侃本身，要是布局做得好，你和我本身的BigDog早就能跑了！哈哈。

參考文獻：

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[7]G.Folkertsma,S.Kim,S.Stramigioli.[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS),2012IEEE/RSJInternationalConferenceon.2012:2210-2215.

❼ 步態識別的軟體演算法

根據醫學和心理學等學科的研究表明：人可以感知步態，並可以通過步態進行人的身份認證。尤其自「911事件」以來，使得遠距離的身份識別研究備受關注。而與其他生物特徵識別相比，步態識別的突出特點主要是能遠距離識別。因此，步態識別的研究，己越來越引起國內外學者的關注。目前，己研究出的步態識別的軟體演算法有如下幾種：
對於每個步態序列而言，一種改進的背景減除技術被使用來提取人的空間輪廓。這些輪廓的邊緣，被逆時針方向展開為一系列相對於質心的距離模板。這些模板特徵通過使用主元統計分析方法來訓練，從而得出步態形狀的變化模式在特徵空間中的軌跡表達。識別時，採用了時空相關匹配方法和基於歸一化歐氏距離的最近鄰規則，並引入了相應於個人的體形等生理特徵的融合，以用於必要的步態分類校驗。
該演算法來源於「從行走運動的時空模式中可學習人體的外觀模型」的觀點。對於每個序列而言，背景減除過程用來提取行人的運動輪廓，這些輪廓隨時間的姿態變化在二維空間中被對應描述為一個序列的復數配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形狀分析方法，從該序列配置中獲取主輪廓模型作為人體的靜態外觀特徵。實驗結果表明，該演算法獲得了令人鼓舞的識別性能。
該演算法來源於「人體行走運動很大程度上依賴於輪廓隨著時間的形狀變化」的直觀想法。對於每個序列而言，背景減除與輪廓相關方法用於檢測和跟蹤行人的運動輪廓，這些時變的二維輪廓形狀被轉換為對應的一維距離信號，同時通過特徵空間變換來提取低維步態特徵。基於時空相關或歸一化歐氏距離度量，以及標準的模式分類技術用於最終的識別。實驗結果表明，該演算法不僅獲得了令人滿意的識別性能，而且擁有相對較低的計算代價。
該演算法來源於「行走運動的關節角度變化包含著豐富的個體識別信息」的思想。首先，結合人體模型、運動模型和運動約束等先驗知識，利用Condensation演算法進行行人的跟蹤。然後，從跟蹤結果中獲取人體主要關節的角度變化軌跡。這些軌跡經過結構和時間歸一化後，作為動態特徵而用於身份識別。
這是一種基於新的特徵提取方法的自動步態識別演算法，該演算法僅從腿部的運動進行身份識別。對於每個序列，用一種基於圖像色度偏差的背景減除演算法來檢測運動對象。在經過後處理的二值圖像序列中，利用邊界跟蹤演算法獲取對象邊界，在對象邊界圖像上，局部應用Hough變換檢測大腿和小腿的直線，從而得到大腿和小腿的傾斜角。用最小二乘法將一個周期內的傾斜角序列，擬合成5階多項式，把Fourier級數展開後得到的相位與振幅的乘積，定義為低維步態特徵向量。在小樣本的資料庫上用Fisher線性分類器驗證所研究演算法的性能，正確分類率為79.17%，在步態資料庫不很理想的情況下也獲得了較好的識別率。
基於廣義多尺度分析理論，針對不同的應用圖像或信號庫，得到最優小波分解, 並在人體步態識別中與二維小波矩結合進行應用。在三維物體的表示方面, 作為三維物體的一種無冗餘的描述和識別方法，提出了三維小波矩理論。與現存的方法相比，它不但具有平移、縮放和旋轉不變性，在徑向上還增加了多尺度分析的特性。可以根據不同的需要，提供多層次的特徵描述子，同時引進球面調和函數加速演算法和小波的Mallat演算法後，使小波矩的計算得到了雙重加速。有人計劃搭建實用的三維物體檢索平台，將進一步完善該演算法。
此外，有人在基於人體生物特徵不僅包含靜態外觀信息，也包含行走運動的動態信息的思想，提出了一種判決級上融合人體靜態和動態特徵的身份識別方法。利用此方法在不同融合規則下的實驗結果表明，融合後的識別性能均優於使用任何單一模態下的識別性能。

❽ 步態識別的工作原理

步態識別是一個相當新的發展方向，它旨在從相同的行走行為中尋找和提取個體之間的變化特徵，以實現自動的身份識別。安全視頻智能監控場合中自動步態識別系統的基本工作原理框圖的一般框架如圖1所示，它是融合計算機視覺、模式識別與視頻/圖像序列處理的一門技術。
首先由監控攝像機採集人的步態，通過檢測與跟蹤獲得步態的視頻序列，經過預處理分析提取該人的步態特徵。即對圖像序列中的步態運動進行運動檢測、運動分割、特徵提取等步態識別前期的關鍵處理。其次，再經過進一步處理，使其成為與己存貯在資料庫的步態的同樣的模式；最後，將新採集的步態特徵與步態資料庫的步態特徵進行比對識別，有匹配的即進行預/報警。無匹配的，監控攝像機則繼續進行步態的採集。
因此，一個智能視頻監控的自動步態識別系統，實際上主要由監控攝像機、一台計算機與一套好的步態視頻序列的處理與識別的軟體所組成。其中，最關鍵的是步態識別的軟體演算法。所以，對智能視頻監控系統的自動步態識別的研究，也主要是對步態識別的軟體演算法的研究。

❾ 想對運動步態進行分析，需要用什麼設備

可以用動作捕捉系統實時地進行動作數據採集、分析，與三維測力平台、表面肌電儀、足底壓力測量儀等輸出模擬信號的設備同步，同時對受試者的步態、肌肉長度、表面肌電、受力等數據進行量化分析，評估步態障礙程度與矯正骨科手術的效果。