Возможности идентификации человека по особенностям того, как он ставит ногу на поверхность, по которой идёт, изучили исследователи из британского Манчестерского университета. Для этого они разработали экспериментальную систему, которая воспринимает ходьбу человека через датчики, вмонтированные в пол. Сигналы от этих датчиков обрабатываются с помощью искусственного интеллекта, который выполняет идентификацию.

У каждого человека в походке сочетаются около 24 различных факторов и движений, проявляющихся у разных людей по-разному. На основе их различий возможна идентификация людей. Однако человек, наблюдающий за ходьбой другого, не способен чётко учесть эти различия. Сделать это под силу искусственному интеллекту, который и использовался в данном исследовании, пройдя соответствующее обучение. Для этого ему давалась база данных, содержащая 20 тысяч следов, которые оставили 127 человек.

Взятие образцов, на которых проверялась способность уже обученного искусственного интеллекта различать походки, производилось в трёх сценариях из реальной жизни — досмотр в аэропорту, рабочее место и домашняя обстановка. Оказалось, что искусственный интеллект с вероятностью 99,3% правильно определяет принадлежность определённого образца.

Одно из возможных применений данного метода — пассивная идентификация пассажиров в аэропорту. Пройдя один раз регистрацию, пассажир после этого минует остальные стадии оформления и посадки на рейс, а затем и прибывает в аэропорт назначения, подтверждая свою личность биометрическим способом.

Сейчас для этой цели в ряде аэропортов мира используется распознавание лиц. Идентификация по характеру оставления следов будет, скорее всего, проигрывать ему по стоимости, поскольку камера — сравнительно недорогое устройство, а установка датчиков в полу потребует серьёзной реконструкции. С другой стороны, идентификация по манере ходьбы практически не сопряжена с нарушением приватности человека.

Другое возможное применение нового метода — не идентификация человека, а о нахождение у него возможных психических отклонений. Их признаки искусственный интеллект мог бы выявлять при анализе шагов пациента.