科學家們正在開發通過觀察個人步態來識別嫌犯的技術。這種行為生物識別系統，就像指紋和眼部掃描技術一樣，有望很快在機場中投入使用。、

指紋、面部識別和視網膜掃描等身體識別技術，目前更常應用于安保領域。然而，包括走姿、聲音和簽名等在內的行為生物識別技術，也能用來捕捉個人行為和運動中發出的獨特信號。

為了創建人工智能研究系統，來自英國曼徹斯特大學和西班牙馬德里大學的研究人員，收集了有史以來最大的足跡數據庫，包含來自127個不同個體的近2萬個足跡信號。研究團隊利用地面傳感器和高分辨率相機匯編了樣本和數據集，并在機場安檢站、工作場所和家庭環境等真實的安全場景中，測試了他們的數據。

研究人員將研究成果發表在美國電氣和電子工程師協會(IEEE)旗下的《模式分析和機器智能》(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)期刊上。他們表示，這種非侵入式技術使用機場地板上的壓力墊，通過分析人的步態，可以準確識人，精確度約為99.3%。

與傳統需要拍攝或掃描的機場安檢方式不同，步態識別的整個過程是非侵入式的。人們走過壓力墊時，無需脫鞋。因為該系統依賴的是走路步態，而非人的足跡形狀本身。

曼徹斯特大學電氣與電子工程學院的首席研究員奧馬爾 科斯蒂利亞 雷伊(Omar Costilla Reyes)說：“每個人行走時都受到約24種不同因素和運動的影響，因此每個人都有獨特、唯一的步態模式。所以，像指紋識別或視網膜掃描一樣，通過監測步態來識別或核實個人身份是可行的。”

雷伊說：“因為人與人之間的細微差異很難人為界定，所以通過監測個體腳步施加在地板上的力量來研究非侵入式步態識別，非常具有挑戰性。這就是為什么我們必須創建人工智能系統，來從全新的角度解決這個挑戰。”

步態識別技術還可應用于識別神經變性的智能步驟，這是雷伊打算用步態識別來推進他研究的另一個領域。雷伊說：“這項研究也正在開發中，利用鋪設在智能住宅中大面積的地面傳感器原始腳步數據，可以解決以認知能力衰退和精神疾病發作為標志的醫療保健問題。人的運動可以成為認知能力下降的新型生物標志物，可以用前所未有的新型人工智能系統進行探索。”