最近有不少的同事问起“RT轨道交通”公众号上一篇名为《南宁地铁“黑科技”来了！各类主流过闸技术PK》的文章中提到的“全态识别”技术，到底是什么鬼？问的人多了，重复沟通很浪费时间，所以总结一点资料和想法跟大家共享。
刚听说“全态识别”时，我也是一脸懵逼。度娘也没有给出清晰简洁的定义。通过缩小搜索的范围，把目光定义在了“步态识别”上。真心不懂这方面的技术，所以只能从基本的常识方面来分析一下这个东东。
最早能查询到的步态识别相关报导是光明日报2003年5月16日的报导，截图如下：
光明日报
国内能搜索到的是一家叫“银河水滴”的公司，看公司的介绍是由中科院出来的人员创办的。更多的相关内容大家找度娘吧，这边就不详细展开了。
那什么叫步态识别呢？
在银河水滴公司官方网站上也没有找到明确的定义，只有这么一句话：“步态识别（Gait Recognition）是融合计算机视觉、模式识别与视频/图像序列处理的一门技术。通过分析人的身体体型和行走姿态来识别身份，具有非接触远距离和不容易伪装的优点。” （http://www.watrix.ai/portfolio-item/gait-recognition/）感觉就是图像识别技术，只是各自起的专业术语不一样吧。
官网上宣称“识别精确度高达94%，全球最大的步态数据库等”，但没有找到详细的技术文档和实验数据来进一步证明这些数据。
宣传语
如果所谓的“全态识别”就是银河水滴的“步态识别”，那么它在地铁过闸应用中的效果怎么样呢？
很遗憾，目前从技术上给不了这个答案！
《南宁地铁“黑科技”来了！各类主流过闸技术PK》的文章中提到只在南宁一个地铁站内，安排了二进二出四个通道，作为演示和测试用。目前公开的资料感觉都是出于一家之手的宣传稿（或根据宣传稿略微修改）（http://www.myzaker.com/article/5bd063dd1bc8e0e561000000），无法了解它的技术实现原理，更没有详细的测试数据证明。
从银河水滴官网的识别精确度（94%）来分析，不知道这个94%识别精确度的测试库数据量是多少，从100个物体中识别和从10000个物体中识别，是不同的数量级。而国内大城市的地铁客流，是一个海量数据。
让我们来了解一下主流的人脸识别技术，精确度是多少，以及是怎么定义的？
在 2018 年 6 月最新公布的人脸识别算法测试结果中，获得人脸识别冠军的是中国人工智能公司依图科技（yitu－001），这是该公司第二次获得 NIST 比赛人脸识别冠军。2017 年 6 月 NIST 官方公布的测试结果中，依图在千万分之一误报下达到识别准确率 95.5%，是当时全球工业界在此项指标下的最好水平。
根据官方报告，今年依图将这一指标提升到了接近极限的水平，即在千万分之一误报下的识别准确率已经接近 99%。另外值得注意的是，依图去年夺冠的算法，在时隔一年后仍位列今年 6 月测试结果前十位。（https://www.jiqizhixin.com/articles/062701）
美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）直属美国商务部，主要任务是建立国家计量基准与标准，提供为美国工业和国防服务的测试技术，参加标准化技术委员会制定标准等。
NIST 指导下的人脸识别算法测试，数据均来自真实业务场景，意味着测试结果代表该技术在实战场景中的表现；数据规模是通过对百亿对样本采样，达到百万量级。
如此大规模的测试集可以稳定评估算法性能，详细区分不同算法的优劣；测试数据不公开 (盲测)，这保证了测试的公正性，因为参赛的算法团队无法利用测试数据做模型训练，可以有效避免过拟合或直接作弊等手段。
该测试以其评测标准的严谨性、一致性和全面性，成为了全球规模最大、标准最严、竞争最激烈、最权威的人脸识别算法比赛。
小结一下，所谓的“全态识别”也好，“步态识别”也罢，没有权威的测试认证，也没有科学的数据说明，报道中都是主观体验和文字描述，无法做出客观的判断。
最后，个人感觉可以从以下几个方面来思考这事情：
- 国内BAT及四大人脸识别公司（商汤，旷视，依图，云从）都在做图像识别，目前主推人脸识别应该是有他们的原因的。相信他们的技术实力及科研能力，不会比银河水滴差，应该不会想不到所谓的“全态”和“步态”。（话说银河水滴这名字我挺喜欢的）
- 在一线城市挤地铁的上班族应该能体会什么叫前胸贴后背吧，脸都不一定能让闸机看到，还有机会给闸机看你的全身？
- 想法和概念不一定是错的，也不一定不可行，但要落地的话，很难。相信做过工程的人都能体会吧。能在南宁做充分的实验，有充足的时间和机会，肯定玩的很爽，感觉很幸福。
- 技术不怕竞争，大家一起拉出来遛遛。 百花齐放，百家争鸣，弯道超车是互联网时代的常态。
最后的最后，用李善友教授常说的一句话结尾，“我今天说的，都是错的。”
但我会不断更新自己。
20181226
