分析步幅速度身體擺動 邊行邊查更省時 步姿識別身分 門禁直行直過
【明報專訊】指紋辨識或臉孔辨識技術應用於身分識別已有10多年歷史,前者常要反覆多次印上指紋,後者則要「對到正」鏡頭,多少浪費時間及影響用戶體驗。有本地初創公司計劃將步姿分析(Gait Analysis)技術應用於身分識別,雖然技術應用於金融交易或出入境的機會不高,但如用在門禁系統,通過者毋須停下輸入密碼或指紋,可「直行直過」,省時方便。此外亦可用於考勤及客戶服務。
始起60年代 2007年首用於破案
Lambda Sense Limited創辦人梁志禮表示,以步行姿態作為身分識別技術的研究,早在1960年代已開始。但最初數十年僅停留於學術研究,並未實際應用。直至2007年1月底,英國發生一宗家居偷竊案,戶主晚上熟睡時,被竊匪入屋偷去價值4500英鎊的電腦、電視和iPod等。警方迅速拘捕了一名疑犯,但竊匪入屋時遮蔽了樣貌,閉路電視拍攝不到其容貌。
然而,從閉路電視拍攝的影片可看到,竊匪走路時雙腿有一些微曲,而且左手有一種特別的擺動方式。於是,警方在拘留疑犯期間拍攝了他步行的短片,並找來一名足科醫生當專家證人。足科醫生分析認為,疑犯的步行姿態與閉路電視影片中竊匪的步行姿態高度琣X,加上疑犯在現場留下一些DNA證據,法庭最終接納控方的一籃子證據,判處疑犯入獄兩年。雖然只是輔助證供,但這也可說是步姿分析的首次實際應用。
多參數組成 難模仿更可靠
雖然步姿不像指紋和掌紋般獨一無二,但梁志禮認為,任何人要準確模仿別人步姿都非常困難,因人的步姿其實是由很多參數組合而成,包括步幅、速度、節奏、腳掌角度、臀部角度,以及整體是否呈直線和左右平衡等;這還未計有些人可能天生就有些步行缺陷。「即使你模仿到一兩步,再行多幾步,都很難學得似。」梁志禮認為,雖然步姿不是DNA,但和每個人使用鍵盤的習慣和模式一樣,要模仿也非常困難。
智能手機手表分析數據 毋須影像
梁志禮在2016至17年間開始留意步姿分析技術,覺得這種技術比較特別,而且絕大部分IT業者還未知悉這種技術,競爭極小,應該會有一些前景。他說有別於2007年初的英國偷竊案,現時步姿分析技術的重點研究和應用方式,是透過智能手機或智能手表擷取各人的步姿相關數據,而不是透過閉路電視和視像分析。
酒店航空公司可用 提早準備迎客
他甚至還想到一些有趣應用方式。例如現時某些保險公司推出了手機App,讓客戶安裝,若客戶每日步行步數達到指標,就可獲扣減少許保費。問題是該手機App純粹計算步數,卻沒有身分識別功能,理論上保險公司客戶可將智能手機交家人攜帶,以「湊足」每日步數;若加入步姿分析技術,便可肯定客戶是自己步行。
酒店或航空公司亦可在手機App加入步姿分析技術。當VIP客戶抵達附近,酒店櫃位可預先為他們準備房卡,或航空公司櫃位預早列印登機證等。
監控工人位置 正洽建築公司合作
此外,有些建築公司和地產發展商亦反映,目前無法知道每名建築工人實際身處地盤何處,管理起來有些不方便。若讓建築工人都安裝具有步姿分析技術的手機App,便可透過無線網絡,實時知道每人位置,現時該公司正在和多間建築公司和地產發展商研究合作。
明報記者 薛偉傑