公開信息顯示，中美兩國幾乎是全球最早投入步態識別研究的國家。2000年，美國國防高級研究計劃局資助了一個步態識別相關研究項目;同一年，中科院自動化所在國內成立步態識別團隊，開始步態識別技術的研究。

　　同時，英國、日本、以色列等許多國家的科學家也相繼投入到步態識別的研究，但因為步態識別技術的難度非常高，許多團隊終止了研究，目前為止，全球僅有20余個學術團隊在從事步態識別領域的研究。英國南安普敦大學步態識別專家曾表示，步態識別比其他生物識別技術更復雜，因為步態識別是一種既含有生理性又含有行為性的生物特征，在模型訓練時，步態識別需要基于三維的視頻進行訓練，而人臉識別等只需要二維圖像即可。

　　據《環球時報》記者了解，快速在海量視頻中發現犯罪嫌疑人是目前公安系統的迫切需求，這也是步態識別的一個最為典型的應用場景。傳統的視頻監控雖然解決了視頻的存儲和回放問題，但因為視頻畫質問題或嫌疑人反偵查偽裝等因素，往往無法快速準確識別、定位和查找嫌疑人。據介紹，步態識別基本滿足公共安全領域的基礎需求，可廣泛應用于平安城市，如公安系統、車站機場、博物館、學校、景區、商場等不同的場合，一些重要基礎設施如核電站、發電站、石油石化基地等，步態識別也能發揮重要的作用。

　　雷震說，步態識別技術提出已有時日，最近幾年，技術提升非常快，但和人臉識別、指紋識別等技術相比，辨識精度還有一定差距。“因為普及率不如前者高，被提及的頻率也不夠高，所以通常被視為是新興技術。但目前整個行業向前發展的速度非常快，并且引起各方面關注。”但雷震也認為，步態識別目前需要提升的地方仍然比較多。“比如，它的優勢在于遠距離識別，但遠距離的情況下，所有生物識別的精確度都會下降。而近距離識別，則不如人臉識別。”

　　雷震認為，將人臉識別、步態識別等多種生物識別手段融合使用，相互補充可能是未來應用的一種重要方式。▲