보행 인식 AI는 걷는 방식을 기반으로 사용자를 인식할 수 있습니다

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보행 인식: AI는 걷는 방식을 기반으로 사용자를 인식할 수 있습니다.

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보행 인식: AI는 걷는 방식을 기반으로 사용자를 인식할 수 있습니다.

개인 장치에 추가적인 생체 인식 보안을 제공하기 위해 보행 인식이 개발되고 있습니다.

저자:
저자 이름
퀀텀런 예측
2023년 ２월 1일

사람이 걷는 방식도 지문처럼 사람을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 개인의 걸음걸이는 기계 학습 알고리즘이 얼굴이 보이지 않더라도 이미지나 비디오에서 사람을 인식하기 위해 분석할 수 있는 고유한 서명을 제공합니다.

보행 인식 컨텍스트

보행 연구의 가장 일반적인 유형은 시간 패턴 및 운동학(움직임 연구)의 처리입니다. 예를 들어 부분 최적화(SO) 및 다체 최적화(MBO) 알고리즘으로 계산된 경골(다리 뼈)의 서로 다른 마커 세트를 기반으로 하는 무릎 운동학이 있습니다. RFS(무선 주파수)와 같은 센서도 사용되어 굽힘 또는 구부러짐을 측정합니다. 특히, RFS는 신발에 넣고 Wi-Fi를 통해 컴퓨터로 통신 데이터를 전송하여 댄스 동작을 감지할 수 있습니다. 이 센서는 상지와 하지, 머리 및 몸통을 추적할 수 있습니다.

최신 휴대폰에는 가속도계, 자력계, 경사계, 온도계 등 다양한 센서가 장착되어 있습니다. 이러한 기능을 통해 전화기는 노인이나 장애인을 모니터링할 수 있습니다. 또한 휴대폰은 보행 동작을 사용하여 필기 및 주제 인식 중 손의 움직임을 식별할 수 있습니다. 여러 앱도 신체 움직임을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

Android의 오픈 소스 앱인 Physics Toolbox가 그 예입니다. 이 프로그램을 통해 사용자는 선형 가속도계, 자력계, 경사계, 자이로스코프, GPS 및 톤 제너레이터를 포함한 다양한 센서에 액세스할 수 있습니다. 수집된 데이터는 Google 드라이브(또는 클라우드 서비스)로 전송되기 전에 휴대폰에 CSV 파일로 표시 및 저장할 수 있습니다. 앱의 기능은 하나 이상의 센서를 선택하여 다양한 데이터 포인트를 동시에 수집할 수 있어 매우 정확한 추적이 가능합니다.

파괴적 영향

보행 인식 기술은 사람의 실루엣, 키, 속도 및 보행 특성을 데이터베이스의 정보와 일치시켜 식별합니다. 2019년 미 국방부는 보행을 기반으로 사용자를 식별하는 스마트폰 기술 개발에 자금을 지원했습니다. 이 기술은 이미 휴대폰에 내장된 센서를 사용하여 스마트폰 제조업체에서 널리 배포되었습니다. 이 기능은 의도한 사용자나 소유자만 전화기를 다룰 수 있도록 합니다.

Computers & Security 저널의 2022년 연구에 따르면 모든 사람의 걷는 방식은 고유하며 사용자 식별 목적으로 사용될 수 있습니다. 보행 인식의 목적은 사용자가 걷는 동안 관련 데이터가 지속적으로 기록되므로 명시적인 동작 없이 사용자를 인증하는 것입니다. 따라서 특히 다른 생체 인식 식별자와 함께 사용할 때 보행 기반 인증을 사용하여 투명하고 지속적인 스마트폰 보호를 제공할 수 있습니다.

식별 외에도 의료 제공자는 보행 인식을 사용하여 환자를 원격으로 모니터링할 수 있습니다. 자세 분석 시스템은 후만증, 척추 측만증, 과전만증과 같은 다양한 결함을 진단하고 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 시스템은 집이나 병원 밖에서 사용할 수 있습니다.

모든 인식 시스템과 마찬가지로 데이터 프라이버시, 특히 생체 정보에 대한 우려가 있습니다. 일부 비평가들은 스마트폰이 애당초 이미 사용자로부터 너무 많은 데이터를 수집하고 있다고 지적합니다. 더 많은 생체 인식 데이터를 추가하면 사람들은 익명성을 완전히 잃고 정부는 공공 감시를 위해 정보를 사용할 수 있습니다.