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。     

从足底受力情况看踏痕分析年龄的可靠性研究

从足迹踏痕与各个年龄段之间的关系进行研究,利用足底步态分析系统收集不同年龄段的足迹样本,分析归纳出足迹踏痕在不同年龄段反映出的变化规律,得到踏痕分析年龄的可靠性,为依靠足迹进行年龄分析提供参考。     

基于Footscan足底压力步态分析系统的足迹动力形态特征研究

目的研究人体行走过程中足迹动力形态特征及步法特征中各类特征的可靠性及对特征价值进行评析。方法以步态分析技术与足迹检验理论和方法为基础,运用先进的Footscan足底压力步态分析系统,对动力形态特征形成的不同时期足底与承受客体相互间的作用过程和作用方式进行定量的研究。结果利用Footscan系统对足迹动力形态特征的研究方...     

支持向量机在不同性别人群足底压力分析识别中的应用

研究不同性别人群足底压力分布对性别进行分析识别,利用足底压力步态分析系统对20名男性和20名女性正常行走的足底压力分布数据进行测量,提取足底各区压强峰值特征,使用支持向量机对不同性别人群的足底压强峰值进行训练并进行验证。结果表明:利用支持向量机对左足、右足及左右足的足底压强峰值特征建立的数学模型对性别具有较好的分析识别能力,识别正确率在80%以上,为利用犯罪嫌疑人足迹所反映的步态特征分析性别提供了实验依据。     

蹬痕形成和变化的生物力学基础研究

目的蹬痕是起足阶段的主体痕迹,全面了解和掌握其形成过程和机理以及特征变化规律是深入挖掘足迹信息的前提,也是准确进行足迹分析的重要保障。方法利用足底压力测量系统采集人体平地自然行走时足-地相互作用的时间、空间和力学参数,对足与地面接触的全过程进行量化分析,对蹬痕形态特征进行直观观察和比较研究。结果不同年龄人群由于生理机能和运动能力等差异,起足动作、蹬痕反映均有明显差异。结论通过综合分析蹬痕形成过程足-地相互作用的生物力学参数和足迹步态特征,有助于正确理解和应用蹬痕分析年龄等人体自然条件,为侦查提供更加准确的方向。     

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.     

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。     

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.     

足底驱动截瘫助行的仿真研究

为了研究足底驱动助行方式运用于截瘫患者着地行走中的可行性,该文分析了足底驱动式辅具相比于髋-膝关节驱动式助行辅具在行走训练中的优势。研究通过仿真、对比分析和实验验证的方法,对正常行走步态和早期康复患者存在的滑步步态进行了关节角度变化分析,论证以滑步步态为依据设置足底驱动助行辅具的可行性;建立了正常步态和滑行步态的运动学模型,采用足底驱动方式虽使整体的运动复杂性增加,但同时将允许髋关节实现更多的活动模式;对正常步态和滑行步态的驱动力矩进行了评估,表明滑行步态所需要的驱动力更小,符合早期康复患者的移动特征。采用足底驱动式助行策略的辅具在适应截瘫患者差异性步态方面较髋-膝关节驱动式助行存在较佳效果,因此将提高辅具的易用性和适配性,应可视为下肢功能较弱或康复进度不理想患者的另外一种可供选择的助行方式。     

基于步幅与体质特征推断年龄的研究

运用足迹推断年龄是刑事技术领域公认的应用技术,目前国内外足迹专家仅限于对足迹的步态研究,缺少通过步幅特征推断年龄的研究。因此,结合统计学中的Spearman相关知识,将步幅特征、身高、体重与年龄进行相关分析,得出上述因素与年龄在95%的置信水平下显著相关;由于模型存在多重共线性的问题,因此利用主成分分析法,将自变量进行"去相关"的降维,导入模型中进行计算,得出Fi 3个主成分,最后将Fi进行逻辑回归的建模,就能得到推断年龄的3个公式,根据犯罪现场的数据就能推断犯罪嫌疑人的年龄。     

不同跟高的增高鞋垫对人体足底压力和稳定极限的影响研究

在足迹检验过程中,常遇到嫌疑人伪装作案鞋的情况,其中穿着增高鞋垫升高鞋跟高度,使鞋底压痕不完全同于真实情况是其中一种。由于基层技术人员的时间、经验不足等主客观原因,不真实的步法特征非但无法提供有价值的线索,还会误导侦查。针对这种情况,通过使用Footscan足底压力测试系统与Novel鞋垫系统统计30名某公安院校学员穿运动鞋及穿有增高鞋垫的运动鞋行走时的压力参数,比较二者在足底7个分区的压力分布、峰值压强、冲量、足底压力中心、接触时间以及稳定极限,说明穿用增高鞋垫前后机体在足底压力分布和稳定极限上的差异。以此为精确刻画嫌疑人特点提供途径,为公安机关侦查破案提供帮助。     

基于特征分块的赤足足迹人身识别算法

为了提高赤足足迹人身识别算法的准确率，本文提出了一种基于深度学习的足迹识别算法。由于足底各区域压力的不同导致了赤足足迹各部分包含的信息量存在一定的差异性，为了获取更稳定、区分度更高的特征，采用ResNet50作为基础网络，在特征层进行分块处理。本文基于2000人的赤足足迹库进行训练，利用500人1000幅测试图在3000人的赤足测试库上进行测试。所提出算法的首位识别准确率达到了98.50%，优于常规的ResNet50网络。实验证明，本文提出的基于特征分块的足迹识别算法在赤足足迹识别中获得了很好的识别效果。     

基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别

为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中Multillayer Perceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。     

利用穿鞋足迹分析脚形及步态特征实验研究

脚形及步态特征具有一定稳定性,在足迹中能得到客观而直接反映,通过选取不同个体穿同一双鞋、同一个体穿不同种类鞋分别做平面足迹实验、立体足迹实验,对实验数据进行比对分析,可以推断出与该足迹对映个体的脚形及其步态特征,根据脚形特征或步态特征排除或认定犯罪嫌疑人,对案件的侦破起到关键性作用。     

人体质心波动与足迹特征的关系

本文对人体质心波动与形成足迹之间关系进行了分析，抽象出人体运动模型并建立步行运动的动力学过程，探讨了质心的波动对步态的影响，从理论上说明当前应用足迹动力形态检验技术的机理，将力学原理与足迹检验方法相结合，深化了足迹检验理论。     

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。     

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.     

足迹踏痕特征与步角相关关系研究

目的通过对大量足迹左右步角与踏痕的对比研究,建立踏痕特征与步角之间的相关性,为利用踏痕分析年龄提供更为准确的理论与实践依据。方法以足迹步法特征的理论与检验方法为基础,对案件高概率年龄段150人的步角与踏痕特征进行定量化研究。结果踏痕的大小与范围随步角的变化而变化,通过统计得出对同一人,根据小步角所对应踏痕进行年龄分析更接近本人实际年龄。结论此方法在一定可靠的概率下可提高利用足迹踏痕分析年龄的准确度。     

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。     

股骨头坏死运动员术后步态与足底压力研究

中国体操是夺金大项,但由于训练量和个人体质等原因,体操运动员损伤很多,尤其是髋关节损伤。分析异常步态形成的原因,为康复评定提供依据是目前该领域的研究热点。观察患侧股骨头坏死的退役运动员一例,进行步态与足底压力测试,对比手术后10年的步态与正常人步态。并进行双侧赤脚拄拐与不拄拐的对比分析,分析异常步态形成的原因,为康复评定提供依据。研究对象为退役体操运动员一例。实验采用OPTPJUMP步态分析系统及Zebris测力板,分别进行赤脚拄拐与不拄拐的步态实验。实验铺设两米的步道,两侧为OPT-PJUMP步态分析系统采集装置,采集赤脚不拄拐与拄拐的步态实验数据,采集两组数据。足底压力实验采用Zebris测力板,受试者赤脚不拄拐和拄拐行走,分别使患侧足和健侧足踏在测力板上一次,采集患侧足和健侧足数据各两组。受试者实验数据表明,受试者支撑时相大于正常人,摆动时相小于正常人;受试者步长平均为54.25cm,介于正常人的50-70cm之间;患侧拄拐与不拄拐前后峰值变化差异大,健侧拄拐与不拄拐前后峰值差异不大;足底压力中心轨迹曲线两侧赤脚时从后跟至脚前段二三跖骨再转向第一趾。