其实也不是很新的技术了，一个是步态识别，另一个则是输入模式识别。

步态识别的应用场景是反恐和会员，正常人的步态和kb分子的步态会有差别，因而在门禁附近的摄像头使用步态识别会及时判断是否出现较危险的人物会有帮助。步态识别另一个好处则是不会产生太敏感的隐私性的问题。

会员制则是先学习了若干会员的步态，然后会员出现在镜头前，哪怕距离还很远，系统也能即时做出反应，交由会员系统进行进一步的客户关系管理。

输入模式识别，则是通过对某一用户的键盘输入模式进行学习，在他某次输入时进行识别，以判断是伪造身份的人还是用户本人做的输入。

两者的准确度其实都不算高吧，不过也要分开看，有些是假正例低、假负例高，在某些应用调整下，也是可以做得不错的。

关于步态分析，其实在CV发展起来之前，步态分析一般都是用装在地毯里面的sensor去收集脚掌的压力等等，对于肌肉的发力情况会收集得更为准确。主要作用是用来矫正运动员的跑姿或步姿的。

CV发展起来之后，才有了不一样的作用。准确度不一样，对硬件的依赖，场景也不一样。