Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2026

походки спортсмена с учетом различных фак- торов, таких как осанка, постановка стопы, частота шагов и длина шага. Исследования движений человека Исследователи используют анализ походки, чтобы понять механику движений человека, что важно для разработки протезов, ортопедиче- ских изделий и эргономичной продукции. Клинические исследования Технология анализа походки помогает в клини- ческих исследованиях, связанных с неврологи- ческими расстройствами, заболеваниями опор- но-двигательного аппарата и другими исследо- ваниями в области здравоохранения. Естественное взаимодействие Интеграция анализа походки в системы распо- знавания жестов обеспечивает плавное и интуи- тивное взаимодействие без использования тра- диционных устройств ввода. Отслеживание физической активности Пользователи, которые носят носимые устройства с функцией анализа походки, могут получить исчерпывающую информацию о своих пробежках или пеших прогулках. Эти гаджеты предоставляют полезные данные для оценки общего уровня физической подготов- ки и состояния здоровья человека. Пользова- тели могут ставить перед собой цели, следить за прогрессом и при необходимости коррек- тировать свои тренировки. Вспомогательные устройства Технология распознавания походки в таких вспомогательных устройствах, как умная обувь или стельки, обеспечивает мгновенную обратную связь и помогает людям с наруше- ниями опорно-двигательного аппарата. Эти устройства анализируют особенности поход- ки, чтобы оказывать персонализированную помощь и повышать устойчивость, равнове- сие и мобильность. Например, умная обувь с датчиками походки может распознавать нарушения походки и давать подсказки для корректировки осанки или шага. Гуманоидные роботы Технология анализа походки может быть интег- рирована в конструкцию гуманоидных роботов, чтобы обеспечить реалистичную походку и улучшить взаимодействие между людьми и роботами. Различные модели распознавания походки на основе нейронных сетей, такие как Gate Controlled and Shared Attention ICDNet (GA- ICDNet), Multi-Scale Temporal Feature Extrac- tor (MSTFE), GaitNet, и различные подходы на основе сверточных нейронных сетей демонстрируют хорошую точность при раз- личных условиях ходьбы, что свидетель- ствует об эффективности этих моделей в выявлении уникальных особенностей походки. GaitNet показала высокую точность идентификации – 99,7%, а GA-ICDNet про- демонстрировала хорошую точность с рав- ным показателем ошибок, 0,67%, при выполнении задач верификации. GaitGraph (ResGCN + 2D CNN) обеспечил точность определения первого ранга в диапазоне от 66,3 до 87,7%. Первые применения анализа походки [10] В ЕС впервые в качестве доказательства в суде использовали биометрию походки и параметры телосложения подозреваемого. В деле об убий- стве у следствия были записи с камер видеона- блюдения, на которых невозможно распознать лицо, но видны движения преступника. На основе видео был вычислен 31 биометриче- ский параметр. П олиция собрала и обработала записи всех подозреваемых, и у одного из них 30 биометрических параметров совпали с вычисленными ранее. В России тоже не отстают [11]. Следственный комитет разработал систему идентификации преступников по походке и внедряет ИИ-ком- плекс "Детектив". 19 мая 2025 г. в Санкт-Петер- бурге на международном юридическом форуме глава Следственного комитета России Алек- сандр Бастрыкин представил инновационные технологии в криминалистике, в частности рас- сказав об идентификации преступников по походке. Оценка личностных качеств по походке Личность влияет на успеваемость человека, его профессиональные предпочтения, качество брака и физическое здоровье, поэтому необхо- димы более удобные и объективные методы оценки личностных качеств. Походка – это есте- ственное, стабильное и легко наблюдаемое движение тела, которое тесно связано с лич- ностными качествами. В работе [12] была сделана попытка определить личностные качества по особенностям походки – предложена модель оценки личностных качеств на основе видеозаписей походки и оценка надеж- ности и валидности разработанной модели. Перспективы технологии У данного направления есть хорошие перспек- тивы. Конечно, в настоящее время подобные работы находятся на начальной стадии и заме- нить стандартное тестирование (по вопросам) не могут. Однако данному методу требуется всего 3 сек. видео с испытуемым для анализа по походке. К тому же личностные качества остают- ся стабильными и во взрослом возрасте и тесно связаны со здоровьем, профессиональными предпочтениями и успеваемостью. Может быть, в будущем такая оценка будет иметь место. Российские исследователи активно трудятся над разработкой технологий распознавания лично- сти по походке [13]. В указанном обзоре рас- сматриваются традиционные подходы к распо- знаванию походки и подходы на основе свер- точных нейронных сетей. Отмечено, что наиболее распространенной характеристикой походки является изображе- ния энергии походки. Такие изображения – усредненные по одному циклу походки бинар- ные маски силуэта движущегося человека. Исследования скелета и метод опорных векторов Другим важнейшим источником информации, помимо силуэтов, является скелет человека. Множество методов распознавания базируется на исследовании позы человека – положении суставов и основных частей тела и их движении в видео при ходьбе. Подходы, основанные на позе, варьируются от полностью структурных (рассматривающих кинематические характери- стики позы) до более сложных, объединяющих в себе кинематические и пространственно-вре- менные характеристики. Еще один неглубокий подход, показывающий высокое качество распознавания, основан на рассмотрении траектории движения точек фигуры человека с последующим построением дескрипторов движения Фишера (Fisher motion descriptors – прим. ред.), которые классифици- руются методом опорных векторов. *** Хотя в настоящее время технологии распозна- вания по запаху тела и походке еще не получи- ли широкого распространения, работа над совершенствованием данных технологий про- должается, поскольку каждая технология имеет свои преимущества и свои ниши применения. Вопрос в том, насколько оправданно вложение средств в эти перспективные разработки. Список литературы 1. https://www.bayometric.com/5-unconvention- al-biometrics/ 2. Ассоциация ФинТех. Исследования: "3х10 трендов 2026 года" 3. https://t.me/allbiometrics/3104 4. https://annexpublishers.co/full-text/JFSC/s104/Recent- Developments-in-Human-Odor-Detection-Technologies.php 5. https://lenta.ru/news/2011/07/05/twins/ 6. https://phys.org/news/2016-02-forensic- odorology-scientifically-validated.html 7. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9779205/ 8. https://www.kaspersky.ru/blog/odor-based- authentication/33531/ 9. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11323174/ 10. https://t.me/allbiometrics/3410 11. https://t.me/allbiometrics/2887 12. https://www.frontiersin.org/journals/behavioral- neuroscience/articles/10.3389/fnbeh.2022.901568 /full 13. Соколова А.И., Конушин А.С. Методы иден- тификации человека по походке в видео. Труды ИСП РАН, т. 31, вып. 1, 2019. С. 69–82. n февраль – март 2026 www.secuteck.ru БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ С И С Т Е М Ы К О Н Т Р О Л Я И У П Р А В Л Е Н И Я Д О С Т У П О М 50 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Т ехнология распознавания походки позволяет точно фиксировать осо- бенности походки человека на расстоянии, что делает ее подходящей для наблюдения и масштабного видеоанализа. Людей можно идентифи- цировать даже по видеоизображению походки низкого качества, что подчеркивает уникальность походки как идентификационного признака.