动态部位特征的步态识别方法
步态识别 (2)
步态识别概述步态识别是指通过分析一个人行走时的步伐特征来对其进行身份识别或行为分析的技术。
步态是每个人独特的生物特征之一，因为每个人的步行方式和步伐特点都存在差异。
步态识别技术可以应用于安防领域、智能监控系统、医疗健康管理等多个领域。
本文将介绍步态识别的原理、应用场景和相关技术。
原理步态识别的原理是通过采集、提取和分析行人的步伐特征来识别和辨别不同的个体。
主要包括以下几个步骤：1.采集数据：通过传感器或摄像头采集行人行走时的图像、加速度、重心等数据。
2.预处理：对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、姿势校正等。
3.特征提取：根据行人的步伐特征，提取出能够量化描述步态的特征向量。
常用的特征包括步长、步态周期、步态节奏等。
4.特征匹配：将提取的特征向量与事先建立的数据库中的特征进行匹配和比较，以找出最佳匹配结果。
5.判别识别：根据匹配结果，判断行人的身份或分析其行为。
应用场景步态识别技术具有广泛的应用场景。
安防领域在安防领域，步态识别可以用于识别和追踪可疑人员。
通过建立步态特征库，系统可以实时监测行人的步态信息，识别来访者身份是否合法，从而提高安全性和防范能力。
智能监控系统步态识别技术在智能监控系统中具有重要作用。
通过分析行人的步态特征，可以实现人员的自动识别和跟踪，对于有重要追踪需求的场景，例如机场、车站等公共场所，能够更快速、准确地进行人员监控和安全管理。
医疗健康管理步态识别技术在医疗健康管理领域也有应用前景。
通过监测和分析行人的步态变化，可以评估患者的运动能力和康复情况，为医疗决策提供重要参考依据。
此外，步态识别还可以用于老年人护理，及时发现老年人的跌倒行为，预防意外发生。
相关技术步态识别是一项复杂的技术，涉及多个学科领域的知识和技术。
计算机视觉计算机视觉是步态识别中的核心技术之一。
通过运用图像处理和机器学习等算法，从行人的图像中提取有用的步态特征，实现对行人身份的识别和追踪。
传感器技术传感器技术也是步态识别中的关键技术之一。
步态分析的基本概念和分析方法
步态分析的基本概念和分析⽅法基本概念步态是⼈类步⾏的⾏为特征。
步⾏是⼈类⽣存的基础，是⼈类与其它动物区别的关键特征之⼀。
正常步⾏并不需要思考，然⽽步⾏的控制⼗分复杂，包括中枢命令，⾝体平衡和协调控制，涉及⾜、踝、膝、髋、躯⼲、颈、肩、臂的肌⾁和关节协同运动。
任何环节的失调都可能影响步态，⽽某些异常也有可能被代偿或掩盖。
临床步态分析旨在通过⽣物⼒学和运动学⼿段，揭⽰步态异常的关键环节和影响因素，从⽽协助康复评估和治疗，也有助于协助临床诊断、疗效评估、机理研究等。
⼀、概述（⼀）⾃然步态1、步⾏的基本功能从某⼀地⽅安全、有效地移动到另⼀地⽅。
2、⾃然步态的要点 (1)合理的步长、步宽、步频。
(2)上⾝姿势稳定。
(3)最佳能量消耗或最省⼒的步⾏姿态。
3、⾃然步态的⽣物⼒学因素(1)具备控制肢体前向运动的肌⼒或机械能。
(2)可以在⾜触地时有效地吸收机械能，以减⼩撞击，并控制⾝体的前向进程。
(3)⽀撑相有合理的肌⼒及髋膝踝⾓度，以及充分的⽀撑⾯。
(4)摆动相有⾜够的推进⼒、充分的下肢地⾯廓清和合理的⾜触地姿势控制。
（⼆）步⾏周期1、⽀撑相下肢接触地⾯和承受重⼒的时相，占步⾏周期的60%，包括：(1)早期(early stance) 包括⾸次触地和承重反应，正常步速时占步⾏周期的10%~12%。
①⾸次触地指⾜跟接触地⾯的瞬间，使下肢前向运动减速，落实⾜在⽀撑相的位置的动作。
参与的肌⾁包括胫前肌、臀⼤肌、腘绳肌。
⾸次触地异常是造成⽀撑相异常的最常见原因之⼀。
②承重反应指⾸次触地之后重⼼由⾜跟向全⾜转移的过程。
⾻盆运动在此期间趋向稳定，参与的肌⾁包括股四头肌、臀中肌、腓肠肌。
③双⽀撑相⽀撑⾜⾸次触地及承重反应期相当于对侧⾜的减重反应和⾜离地，由于此时双⾜均在地⾯，⼜称之为双⽀撑相。
双⽀撑相是步⾏周期中最稳定的时期。
双⽀撑相的时间与步⾏速度成反⽐。
双⽀撑相时间延长，使步⾏速度越慢，步⾏越稳定；⽽双⽀撑相时间缩短，使步⾏速度加快，但步⾏越不稳定；到跑步时双⽀撑相消失，表现为双⾜腾空。
基于表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法
基于表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法陈江城;张小栋;尹贵【摘要】针对下肢康复训练机器人主动训练阶段患者运动检测实时性、准确性的需求,提出一种基于动态表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法.首先,通过表面肌电信号产生过程数学建模及步态过程中肌肉活动规律分析,给出了基于表面肌电信号强度及其变化特征的步态事件感知原理;其次,以双腿股外侧肌动态表面肌电信号强度及其变化为特征,构建了用于识别支撑和摆动两个步态事件的自适应模糊神经网络模型.实验结果表明:该方法识别结果正确率达95.3％,对足跟触地和脚尖离地事件发生时刻进行识别的平均时间误差分别为21.4 ms和24.5 ms,同时证明,该方法对步态之间表面肌电信号的差异具有较强的鲁棒性.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2016(027)007【总页数】7页(P911-916,924)【关键词】表面肌电信号;步态事件;自适应模糊神经网络;康复机器人【作者】陈江城;张小栋;尹贵【作者单位】西安交通大学,西安,710049;西安交通大学,西安,710049;西安交通大学,西安,710049【正文语种】中文【中图分类】TP242下肢康复训练机器人具有比传统人工医疗师辅助训练更多的优点，被康复工作者和下肢偏瘫患者认可与接受[1-2]。
随着研究深入，康复训练机器人从被动的位置控制方式向人机协同控制和多种控制混合的方向发展，将最大程度利用患者的主动运动意愿，提高康复效果[3-4]。
为实现人机运动协同，外骨骼机器人需要对穿戴者的运动意图进行检测，尤其对于行走步态过程中的摆动与支撑阶段，具有不同的人机动力学特点，往往需要采取混合的协同控制策略，而步态阶段的准确识别是实现控制策略切换和步态安全稳定过渡的重要保障[5-6]。
人体一个步态周期是从足跟着地到同侧腿足跟再次着地所经历的时间，可划分为多个独立事件[7]。
测力板和光学运动捕捉系统是最常见的步态检测设备，但设备昂贵，应用条件苛刻，而且康复训练大多是在跑步机上进行的，安装测力板不易。
临床步态分析
临床步态分析步态是指人体行走时身体各部位的运动模式和节奏。
通过对患者步态的观察和分析，可以揭示出很多的临床信息，对疾病的诊断和治疗具有重要意义。
本文将从步态分析的方法和步态异常的临床应用等方面进行探讨。
一、步态分析的方法步态分析的方法主要有以下几种：1. 观察法：通过肉眼观察患者的步行动作、步态特点以及上肢、下肢的协调情况等，进行初步的步态评估。
观察时需要注意患者的站立姿势、步行过程中的姿态和动作是否对称、节奏是否正常等。
2.电子步态分析系统：利用高精度传感器、摄像机等设备，对患者的步态进行全面的客观测量和分析。
这种方法可以获取更为准确和详细的步态参数，如步幅、步频、着地方式、支撑时间和摆动时间等。
3. 电子地板压力分布系统：通过在地板上布置感应器，可以实时记录患者不同部位的压力分布情况，从而分析步态的负重移动、动态平衡以及异常压力点等信息。
4. 高速摄像仪：通过高速摄像仪捕捉患者的步态图像，然后进行帧间分析和图像处理，可实现对步态的准确量化和评估。
二、步态异常的临床应用步态异常是指患者步行过程中出现的不正常的步态特征或节奏。
下面列举了几种常见的步态异常及其临床应用：1. 门卧不稳：患者在行走过程中摇晃不稳、容易失去平衡，并且常出现外展腿、膝关节屈曲、抬高踩过地面等现象。
这种异常可提示中枢神经系统病变，如小脑功能障碍等。
2. 阵挛步态：患者在行走时出现肢体强直、震颤和不协调等症状，步态显得僵硬、不灵活。
这种异常常见于帕金森病等神经系统疾病。
3. 踝跳步态：患者在行走时下肢出现异常抬高踩过地面的现象，通常伴有扭转或弯曲的踝关节动作。
这种异常常见于下肢肌肉或神经的功能障碍。
4. 顾盼步态：患者在行走时头部始终固定朝向，用眼睛顾盼四周寻找平衡，步态显得僵硬、迟缓。
这种异常常见于前庭功能障碍。
三、步态分析在疾病诊断和治疗中的意义步态分析在临床上被广泛应用于疾病的诊断和治疗过程中，其意义主要体现在以下几个方面：1. 早期诊断：一些疾病在早期可能没有明显的症状，但通过步态分析可以发现潜在的异常，从而帮助医生及时进行诊断和治疗。
步态识别文档
步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。
近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。
本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。
2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。
人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。
因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。
步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。
这些数据可以包括加速度、角速度等信息。
2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。
3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。
常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。
4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。
可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。
5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。
可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。
根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。
3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。
例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。
3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。
通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。
3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。
每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。
动作分析与步态分析
动作分析与步态分析动作分析的研究对象可以是各种各样的动作，包括运动员的运动技术、工人的劳动动作、老年人的日常动作等。
通过使用各种技术手段，如高速摄影、电磁感应等，可以记录和分析每个关节的角度变化、肌肉的收缩和伸展、力的应用等信息。
通过对这些信息进行分析，可以解析出动作的基本组成部分、特点和规律，从而优化和改进动作技术。
动作分析的应用非常广泛。
在体育领域，动作分析可用于帮助运动员改善运动技术，提高训练效果；在生产领域，动作分析可用于评估工人的劳动动作，设计和改进工作环境，提高生产效率和安全性；在医学领域，动作分析可用于研究和评估患者的运动功能，诊断和治疗运动相关的疾病等。
步态分析是一种特殊的动作分析方法，研究人体行走的动作特征和机制。
人体的步态是由一系列动作组成的，包括睡相（即获得和维持平衡的动作）、摆腿相（即离地和进展的动作）和支撑相（即着地和支撑的动作）。
通过对这些动作进行详细的分析，可以了解步态的特点、变化和参数，如步长、步频、步态对称性等，以及与步态有关的各个关节和肌肉的动作。
步态分析的技术非常多样，包括地面反作用力测量、电磁感应、压力敏感垫等。
这些技术能够提供关于步态的各种参数，如步态周期、步态曲线、步态能量等信息。
通过对这些信息进行分析，可以判断步态是否正常，发现步态异常的原因和程度，预测和评估患者的康复进展，设计和改进助行器和义肢等。
步态分析在康复医学、运动医学、老年护理等领域有很广泛的应用。
在康复医学中，步态分析可用于评估患者的运动功能和康复进展，制定个体化的治疗方案；在运动医学中，步态分析可用于帮助运动员改善步态技术，预防和诊断运动相关的损伤；在老年护理中，步态分析可用于评估老年人的行动能力和跌倒风险，提供相应的康复措施和建议。
总之，动作分析和步态分析是运动科学领域重要的研究方法和实践工具。
通过对人体动作和步态的详细分析，可以深入了解运动的机制，优化和改进运动技术，评估和促进康复进展，提高生产效率和安全性，提供老年护理和运动医学等领域的相应服务。
静态特征和动态特征融合的步态识别
对 于定 义在 平面 上 的二 维 函数 ，）的 （ Ｙ Ｐ＋
收稿 Ｅ期 ： ０ ０—０ ２ ｔ ２１ ２— ７
基金项 目： 福建省 自然科学基金资助项 目（ ０ ７０ ８ ） ２ ０ Ｊ２７
作者简介 ： 林
通讯作者 ： 林
敏（９ ０ ， ， １８ 一） 女 福建莆 田人 ， 讲师 ， 硕士研究 生， 研究 方向： 图像处理与模式识别 ， ｍ ｉ ｐ ｙ ＠２３ ｃｒ Ｅ ａ ：￣ ｌ ６ ．ｏ ． ｌ ｍ ｎ
第２ ７卷 第 ３期 ２１ ００年 ６月
贵州大学学报 （ 自然科 学版 ） Ｊｕ ａ ｏ ｕｚｏ ｎ ｅｓｙ（ ａ ｒｌ ｃ ｎｅ ） ｏ ｒ ｌ ｆ ｉ ｕＵ ｉ ｒ ｔ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｃｓ ｎ Ｇ ｈ ｖ ｉ ｕ ｅ
、０ Ｉ２７ Ｎ０ ３ ｒｌ ．
Ｊ ｎ ０１ ｕ ．２ ０
线 。运 动人 体轮 廓 提取过程 如 图 １ 示 。 所
法 和基于 统计 特 征 的方 法 。基 于 模 型 的方 法 首 先 对人 体 图像 进行 建 模 ， 分 析模 型 中参 数 的 变化 ， 再 然后 将二 维 图像 序 列 与模 型 匹配 ，最 后 进 行 步 态 识别 。统计 的方 法则 不 需要 建 立 模 型 ，而 是 直 接 从人体 轮廓 或 运 动 中 提取 步态 特 征 参 数 ，再 进 行
离散状 态 下 ， 比例不 变性不 成立 。徐 学强 等 同时考
１ 步 态 特征 提取
１ １ 运动 目标检 测 ．
虑区域 、 边界和离散状态三种情况 ， 对各种情况下
的Ｈ ｕ不 变 矩 进 行 了统 一 ， 造 了一 组 新 的 表 达 构 式， 使之 在三 种情 况 下 都 具有 平 移 、 转 和 比例 不 旋
步态分析及步行功能评定的方法及目的
步态分析及步行功能评定的方法及目的
一、步态分析的目的
步态分析是明确步态异常的性质、原因、类型的主要判断方法，常用以制订矫治方案，也是脑瘫针刀微创微创术前、后评定治疗效果的中药指标。
二、步态分析的方法
步态异常成因复杂，其临床表现多样化。
步态分析的方法分为定性分析和定量分析两大类。
三、正常步态
1.站立相
髋关节伸展，躯干和骨盆水平侧移，膝关节在足跟在开始着地时屈曲，随之伸直，然后在足趾离地前屈曲。
2迈步相
在足趾离地时骨盆在水平位向下侧移，髋关节屈曲，迈步腿侧骨盆旋前，膝关节屈曲伴髋关节开始伸展，在足跟着地前伸膝及踝背屈。
四、整体观察
1.目测患者的行走过程，通过与正常步态的对比并结合病理步态的特点从而做出步态分析的定性结论。
2.嘱患者以自然和习惯的姿势、速度来回行走数次，医者从前面、后面、侧面反复观察。
3.全身姿势是否对称。
4.各时相中双上、下肢各关节位置和活动幅度是否正常和适度。
5.骨盆的运动、重心的转移和上、下肢的摆动是否自然和对称。
6.行走的节律是否均匀，速度是否合适。
7.快速和慢速行走，上下或上下楼梯台阶和绕过障碍行走，并在行走中要求患者进行拐弯、转身和立定，以及坐下、站起，缓慢踏步，单腿站立或闭眼站立。
8.需要用拐杖、助行器、矫形器的患者，观察持拐、持杖的步态，并尽可能观察徒步行走的步态，以显示辅助器可能掩盖的症状。
.。
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基于动态部位特征的步态识别方法
车辚辚 ，孔英会
( 华北电力大学 电气与电子工程学院，河北 保定 071003) ( * 通信作者电子邮箱 linlin． c@ sohu． com)
*
摘
要：为了在衣着饰物变化条件下进行步态识别 ， 提出了一种基于动态部位特征的步态识别方法 。 首先， 采用
泊松方程给步态轮廓内的每个点赋值 ， 并构造合适的阈值函数来提取步态序列的动态部位特征 ； 然后， 统计其等角度 间隔的扇形区域内的均值和方差 ， 用其构造动态特征向量 ； 最后， 利用支持向量机算法在行走人衣着饰物发生变化的 条件下进行步态分类。通过在 CASIA 大规模步态数据库上的实验 ， 验证了该方法的有效性和鲁棒性 。 关键词：步态识别； 泊松方程； 动态特征； 支持向量机 中图分类号：TP391． 4 文献标志码：A
［7 ］ ［4 － 5 ］
主要有步态能量图法
［6 ］
、
、 小波描述子
［8 ］
提取特征的方法， 并且也取
图1 CASIA 数据库三种行走条件下的例图
得了一定的效果。但在行走人衣着饰物发生改变的情况下 ， 以上算法的识别精度还有待提高 。针对以上情况提出了基于 动态局部特征的步态识别 ， 其可以很好地解决上述问题
*
Abstract: Considering clothes and accouterments， gait recognition method based on dynamic feature was proposed in this paper． Firstly， a value could be got by solving the Poisson equation in the gait shape area and a threshold function was constructed for dynamic feature of gait sequence． Secondly， the angle interval mean and variance of all values of the gait silhouette images in a sector region were computed． And the dynamic feature vector was constructed by them． Finally， Support Vector Machine ( SVM) was used to classify the gait sequences with clothes and accouterments． The experimental results show the effectiveness of the proposed method in the CASIA gait database． Key words: gait recognition; Poisson equation; dynamic feature; Support Vector Machine ( SVM)
0
引言
生物特征识别作为一种身份认证手段 ， 在信息安全领域
其由于 已得到了广泛的应用。 步态作为一种新的生物特征 ， 具有非侵犯性、 难伪装性、 且可在远距离非接触和低分辨率的 所以已成为计算自动机识别中 情况下进行图像捕获等优点 ， 的一个研究热点 库
［3 ］ ［1 － 2 ］
机行走时间， 在此基础上构造阈值函数提取动态部位（ 如头、 胳 膊和腿） ； 然后统计其等角度间隔的扇形区域内所有点的均值 和方差， 用 其 构 造 动 态 特 征 向 量 V； 最 后 利 用 支 持 向 量 机 （ Support Vector Machine， SVM） 算法验证其有效性和鲁棒性。
［9 ］
。
1
基于泊松方程的步态识别
Gorelick 等［10］ 提出一种形状表示的方法 ， 该方法利用泊
本文提出了一种基于动态部位特征的步态识别方法 ， 其 可通过构造步态特征向量 V 来解决行走人衣着饰物发生改 变情况下的步态识别。其系统框架如图 2 所示。该方法首先 通过预处理和目标检测得到运动目标的黑白两色二维轮廓 ； 其次利用泊松方程得到在轮廓内任一点到轮廓边界的平均随
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Gait recognition method based on dynamic feature
CHE Linlin ， KONG Yinghui
( School of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Baoding Hebei 071003 ，China)
Journal of Computer Applications 计算机应用，2012，32( 12) : 3418 － 3421 文章编号： 1001 － 9081 （ 2012 ） 12 － 3418 － 04
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2012-12-01 http: / / www． joca． cn doi： 10． 3724 / SP． J． 1087． 2012． 03418
。 为了提供一定规模的步态评估数据
库， 中国科学院自动化研究所创建了 CASIA 数据集步态数据 ， 且该库已得到了广泛的认可 。 其具有多种行走条件下 的数据样本， 图 1 所示为数据库中同一个人的三种行走条件 下（ 正常、 穿大衣、 背包） 的步态图例， 其中点线为定标块。 步态识别的研究重点之一在于步态特征的提取 ， 优良的 特征对于最后的识别结果起着至关重要的作用 。步态特征主 要分为两个方面： 整体特征和动态局部特征 。 以行走时人体 的轮廓来表征步态特点的方法 使用 Zernike 矩
松方程的解构造出有效描述形状的特征函数 ， 再用几何矩得 到泊松方程—几何矩描述子， 应用于形状检索和分类中取得 给定 了很好的效果。对于轮廓 S， 其边界为简单封闭曲线 S， 轮廓内一点， 将一些点放在这一点上 ， 让它们随机行走到达边