改进的谱特征和足底边缘距离的步态识别

针对足底压力分布一般呈非线性变化,使用压力点特征来描述步态信息的鲁棒性不高、很难取得较好的应用效果,提出一种改进的谱特征与足底边缘距离特征相结合的静态触觉步态识别方法.该方法首先对压力测试板采集的裸脚静止足底压力图像进行预处理,包括提取关键帧数据、分区域等;其次,将Laplace谱特征、足跟部和脚前掌部分边缘轮廓到整足的几何中心点的欧式距离以及整足的几何中心点坐标作为最终的识别特征;最后,利用一对一的支持向量机(SVM)对30人的步态数据进行步态识别实验,以左、右脚都正确识别作为最终的识别结果,实验结果表明该方法能取得较高的识别率.     

单侧负重对人体足底压力特征的影响研究

为探究人体不同单侧负重方式与负重重量行走时足底压力分布特征,分析单侧负重对不同性别人群带来的足底压力变化,选取30名男性与30名女性受试者分别在单肩、手提与斜挎背包3种负重方式下以自身体重的0％、5％、10％ 与15％ 等4种负重重量下行走,利用Medtrack足底压力板测量足底压力峰值和压强峰值.结果表明:单肩背包时...     

足底压力分布年龄差异分析

目的:通过对不同年龄段人群行走时足底压力分布的记录和分析,解释步态特征的年龄差异本质,为足迹年龄分析提供科学依据。方法:利用FOOTSCAN足底压力分析系统采集20、30、40、50四个年龄段人群的足底压力数据,并进行比较。结果:通过对数据的观察分析发现,足底各区压强作用时间和大小伴随年龄的推移发生规律性改变。结论:科学实验证明行走步态特征的年龄差异确实存在,并且变化规律能够为足迹年龄分析的方法提供依据。     

一种步态触觉特征识别算法

鉴于不同人足底的尺寸和压力分布的不同,提出了一种基于压力中心点距离的步态触觉特征识别算法,通过对足底脚趾区、前脚掌区和后脚掌区的划分及其压力中心点的标记,计算不同区域压力中心点间的欧氏距离以获取相应足底压力的特征表示,从而实现人的身份识别.论文基于该特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对真实数据进行了人的身份识别,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于多特征融合的复杂路况步态识别方法

为了满足盲道草地等复杂路况下对步态相位进行识别的需求,提出了一种多特征融合的步态识别方法。首先搭建了包括Peadr-x分布式足底压力鞋垫和姿态采集装置的多特征信息采集的软硬件系统,并用该系统获取足底压力信号和大腿角度信号。其次,取足底平均压力、压力中心点(COP)和大腿角度信息作特征。最后用有向无环图支持向量机(DAG SVM)的方法识别五个相位的步态特征:支撑前期、支撑中期、支撑后期、摆动前期、摆动中期、摆动后期。实验证明在复杂路况下该方法对步态相位的识别率可以达到93%以上。     

足迹跟压痕步态特征稳定性研究

利用足迹的步态特征进行年龄分析是足迹检验的重要内容。从足迹跟压痕的形成机理入手,利用足底压力测量系统对不同年龄阶段人群的足底分布特点及力学参数统计研究,得到跟压痕与人年龄的相关性和稳定性,为利用步态特征分析足迹遗留人的年龄提供理论参考。     

受限玻尔兹曼机的步态特征提取及其识别

针对步态识别问题,研究了受限玻尔兹曼机的步态特征提取及其识别.主要基于行人图像序列,通过背景分割、归一化以及步态周期的计算,采用叠加方法生成步态能量图,以此作为步态的特征图像,利用受限玻尔兹曼机自动获取步态特征.选取中科院CASIA步态数据库以及支持向量机、孪生支持向量机、神经网络与K-近邻方法对使用受限玻尔兹曼机方法的特征提取进行了研究,同时与主成分分析PCA、线性判别分析LDA、卷积神经网络CNN特征提取与识别方法进行了比较.     

基于足压特征信号的步态识别研究

在人体步态的解析研究中,足底压力信号常被检测用以分析步态的变化情况。其中,以传感器阵列采集的足压信息,因信号关联性弱、冗余度高以及噪声干扰等原因,而无法直观识别出步态的变化规律。针对这一问题,以盲信号建立足压信号的数学模型,在分析其构成与解析上的复杂性后,采用奇异值分解(SVD)的方法,从多源观测数据中提取出足压特征信号。提出以主特征向量张成信息子空间中各特征点的分布规律,结合先验的步态运动过程,对单足步态运动进行识别与划分,并利用多组步态实验数据,验证了该方法的有效性。     

蹦床运动员基本技术动作的足底压力分布研究

以上海市蹦床队11名一线运动员为研究对象,通过视频与足底压力同步测试的研究方法,对蹦床运动员的预跳和5个蹦床项目最基本的技术动作进行测试,获取蹦床运动员在完成测试动作过程中的足底压力数据,通过统计学方法对数据进行整理与分析,并结合蹦床运动特点来分析和讨论蹦床运动员在完成不同类型基本技术动作过程中足底压力的分布的特点及触网起跳过程足底压力分布的一般规律。研究结果显示蹦床运动员在完成不同类型的技术动作触网阶段技术动作相同。在触网过程中受试者足底压力表现为足第五趾骨区和足跟区压强峰值最高。蹦床运动员压力中心在水平方向表现在压网阶段压力中心相对稳定,起网阶段偏移明显,影响起网阶段压力中心偏移的主要原因是蹬伸时刻双足用力不均衡。     

不同年龄健康人平地行走时足底压力对比分析

针对年龄因素对成年人平地自然行走时足底压力的影响进行研究.采用三维测力台系统,对20名不同年龄段的健康成年人在平地自然行走时的地面反力进行数据采集,经归一化处理后得到足底压力在前后、左右、竖直3个方向上的力-时间曲线图,运用统计学方法对步态特征量进行统计分析,把不同年龄段人平地自然行走时的足底压力分布进行对比分析.结果表明,不同年龄段人在平地自然行走时的足底压力分布存在一定程度上的差异性:老年组在竖直方向和前后方向上的步态时间参量要小于青年组,这可能是由于老年人行走时步长较小,使得身体重心经过髋关节的时刻要早于青年人.     

在跑台上以不同的速度和坡度慢跑时足底压力分布的性别比较

旨在探讨在跑台上以不同的速度和坡度跑步时足底压力分布的性别差异,采用Medilogic Insole Measurement足底压力测试系统(德国)测量足底各区的压强峰值及接触时间等足底压力参数。受试者男女各18名。跑台速度设定为:1男生:2.5 m/s、3.3 m/s和3.8 m/s;2女生:2.2 m/s、2.5 m/s和3.3 m/s。男女坡度相同,均为0%、5%和10%。首先,跑台的坡度设为0%,受试者先以2.5 m/s的速度跑步,继而速度渐进,再换以不同的坡度完成实验;女生初始速度为2.2 m/s。1当速度为2.5 m/s时,男女两性足底各区域的压强峰值均随着坡度的增加而增加,在足跟区、足前区及足内侧区的性别差异非常显著(P0.01);2速度为3.3 m/s时,男性足底压强峰值仍与坡度成正比,而女性足底各区域压强峰值的变化却不太明显。同时,除在足跟区、足前区及足内侧区的性别差异非常显著外(P0.01),在坡度为5%与10%之间时足外侧区的性别差异显著(P0.05);3在2.5 m/s和3.3m/s时,足前区、足内侧区及足外侧区的接触时间均有非常显著的性别差异(P0.01),且女性足底各区域接触时间的变化率较男生大;当速度为3.3 m/s时随着坡度的升高,其接触时间的变化率更大,而男性在这两个速度下的时间变化不太明显。另外,在速度为3.3 m/s,坡度为10%时,男女两性在足跟区的接触时间差异显著(P0.05)。结论:1当速度为2.5 m/s时,足跟区、足前区及足内侧区均存在显著的性别差异。当速度为3.3 m/s时,女性足底各区域压强峰值的变化不太明显;2当速度为2.5 m/s和3.3 m/s时,足前区、足内侧区及足外侧区的接触时间均存在着非常显著的性别差异。女性足底各区域接触时间的变化率较男性大。通过对不同的速度和坡度跑步时男女两性足底压力分布的性别差异,可能为不同性别运动损伤的预防提供参考。     

6～7岁肥胖儿童自然行走时的步态与足底压力分析

运用实验法、数理统计等研究方法,通过二维测力平板(Foot scan 7.0 USB2 gait system)和高速摄像机(Fastec Imaging)对东北师范大学附属小学32名6~7岁小学生平地自然行走时的足底压力与步态特征进行测量与分析,探究肥胖儿童与体质量正常儿童自然行走时的相关参数指标的差异情况。结果表明,肥胖儿童步态周期、双支撑时间、步宽明显大于体质量正常儿童,而体质量正常儿童摆动时间、足放平时间、单步长和相对步长明显大于肥胖儿童。肥胖儿童与体质量正常儿童足底各区域峰值压强、冲量值从大到小的顺序存在差异,压力中心轨迹在X轴方向上摆动范围较大,在Y轴方向上摆动范围较小,左右足的步向角大于体质量正常儿童,而足跟着地角小于体质量正常儿童,应引起社会各界的关注与重视。     

基于不变矩和SVM的步态识别

步态识别是生物识别领域的研究热点之一,文章首先提取步态序列图像的不变矩,并利用主成分分析法（PcA）进行特征处理,最后使用支持向量机（SVM）进行分类。通过在步态数据库上进行实验,达到了较高的识别率。     

糖尿病人群自然步态下足底压力分布研究

为研究糖尿病和足病患者足底压力变化的特征和差异,采用鞋垫式足底压力检测系统测量了自然步态下糖尿病非足病患者(DM,n=83)和糖尿病足病患者(DF,n=32)的足底压力.分析发现,与健康对照组(NC,n=55)相比,DM、DF组的冲量百分比和峰值压力主要在第二至第五跖骨区(M2—M5)有所升高,多数足区增幅分别在50%～80%和60%～100%之间,明显向前足跖骨区转移;DF组在足跟中部(HC)、足跟外侧(HL)的冲量百分比降幅为15%～30%.与DM组相比,DF组冲量百分比和峰值压力在中足区(MF)均有所升高.对于包络压力中心点95%椭圆置信面积,NC组DM组DF组.研究糖尿病人群足底压力特征,有助于加强对糖尿病足的临床预防和鞋垫设计.     

帕金森患者行走能力评估系统（英文）

该系统可应用于柔性阵列压力传感器搭建的S型步态通道平台,采集帕金森患者动态足底压力分布数据,并通过以太网传输至PC机进行分析.对患者足底压力数据依次进行数据去噪、聚类分割、脚型识别、参数提取等处理,获取患者详细的步态时空参数,运用模糊分类方法对数据进行分类评估.实验结果表明:该分类方法具有较高的分类准确率(93%),该系统能够有效地实现帕金森患者行走能力的评估.     

贝叶斯判别法在基于足底压力特征个体识别研究中的应用

利用贝叶斯判别法,以足底压力特征为研究对象,选取footscan足底压力分析系统所提取的50名实验对象的足底各区域压力参数作为分析样本(训练样本500枚足迹、测试样本100枚足迹),建立个体识别模型。经检验,同一个体的足底压力特征组合具有相对稳定性,不同个体的足底压力特征组合具有特定性,且个体间的识别率可达92%。为利用足底压力特征的人身识别研究提供了理论基础。     

不同鞋跟高度对肥胖青年女性自然行走步态足底压力分布的影响

为确定肥胖青年女性穿不同鞋跟高度鞋自然行走时足底压力参数变化,运用实验法、文献资料等研究方法,通过Footscan足底压力解析系统对20名平均年龄在（20．1±1．02）岁的肥胖青年女性穿平底鞋和穿不同鞋跟高度鞋行走时的步态进行动力学测量与分析。结果表明：随着鞋跟高度的增加,肥胖青年女性在自然行走的过程中,足底第2跖骨和第3跖骨的峰值压力逐渐增大,足跟内侧和足跟外侧的峰值压力逐渐减小,压力中心轨迹在X轴方向上逐渐增加,在1,轴方向上逐渐减小。     

帕金森患者行走能力评估系统

该系统可应用于柔性阵列压力传感器搭建的S型步态通道平台,采集帕金森患者动态足底压力分布数据,并通过以太网传输至PC机进行分析。对患者足底压力数据依次进行数据去噪、聚类分割、脚型识别、参数提取等处理,获取患者详细的步态时空参数,运用模糊分类方法对数据进行分类评估。实验结果表明：该分类方法具有较高的分类准确率（93％）,该系统能够有效地实现帕金森患者行走能力的评估。     

青年与中年人赤足行走足底压力参数的比较

运用Footscan足底压力步态分析系统,采集青年人、中年人赤足行走足-地接触动态图像数据,比较分析足底不同区域压力分布及压力中心（COP）轨迹线形态特点与变化规律。结果表明,青年人与中年人足底各部位压强排列顺序比较稳定,反映出足部生理结构的相对稳定性;中年组除五跖外各部位的压强呈现明显下降趋势,而足底各部位与地面的接触时间、接触面积呈现明显增加趋势,反映出中年人五跖利用率提高,而运动机能逐渐退化、行走速度变慢,足部控制与身体平衡能力降低;二者COP轨迹线坐标变量具有较好的稳定性,中年人平均COP轨迹线分布范围变小,整体形态趋于平缓,曲线曲率减小并向一条直线靠拢,反映出中年人行走更平稳,身体摆动及重心波动小。     

动态足底压力测量系统研究

为了克服传统足底矫形辅具以静态足底压力数据为参考的局限,研发了一套可穿戴式动态足底压力测量系统。柔性压阻式压力传感器用于鞋垫设计,采用STM32F103RCT6微处理器作为主控芯片,结合压力信号调理电路模块、模数转换模块及数据处理模块完成下位机设计。通过HC-05蓝牙模块将数据传输到电脑端上位机,完成数据的显示、保存及处理,并对步态周期内足底压力分布特点进行动态分析。试验结果表明:系统的测量标准差不超过0.190 N,不同体质量的志愿者静态足底压力分布基本相同,动态足底压力分布随运动速度的增加而增大。