基于角度统计特征的步态识别

合集下载

步态识别技术研究综述

步态识别技术研究综述步态识别是一种通过分析人体行走时的步态特征来进行个体识别的技术。

随着生物特征识别技术的发展，步态识别作为一种方便、无接触的识别方式，逐渐受到了广泛的关注和研究。

本文将综述步态识别的研究现状，包括步态特征的提取方法、分类器的选择以及步态识别的应用领域。

首先，在步态识别中，步态特征的提取是非常关键的一步。

主要的步态特征提取方法包括基于运动轮廓的方法、基于动作周期的方法以及基于运动能量的方法。

基于运动轮廓的方法主要是通过提取行人在行走过程中的轮廓来获得步态特征，如轮廓角度、曲率等。

基于动作周期的方法则利用每个步态周期中的特征来进行识别，例如步长、步宽和步频等。

而基于运动能量的方法则是通过分析人体行走时的能量变化来提取步态特征，如加速度、功率谱等。

这些方法的综合运用可以提高步态识别的准确率和鲁棒性。

其次，步态识别需要选择合适的分类器来进行模型训练和识别。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和k最近邻算法（kNN）。

支持向量机是一种常见的分类方法，它可以有效地处理非线性分类问题，并且在样本量较小的情况下仍能取得较好的效果。

人工神经网络模拟了人脑神经元的工作原理，可以通过反向传播算法进行模型训练和识别。

而k最近邻算法是一种基于样本距离的分类方法，它根据最近的k个邻居来决定目标的分类。

根据实际应用需求和数据集特点，可以选择合适的分类器进行步态识别的建模和识别。

最后，步态识别具有广泛的应用领域。

步态识别可以用于个体识别、行为分析、疾病诊断等方面。

在个体识别方面，步态识别可以用于安防领域，例如门禁系统和人脸识别的组合使用，可以提高认证的准确性和安全性。

在行为分析方面，步态识别可以用于行人行为监测和异常检测，例如在人群中检测行人的奔跑、摔倒等异常行为。

在疾病诊断方面，步态识别可以用于早期检测和治疗一些疾病，如帕金森病等。

综上所述，步态识别作为一种方便、无接触的个体识别技术，已经得到了广泛的关注和研究。

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。

基于下肢角度特征的步态识别方法

基于下肢角度特征的步态识别方法作者：曾莹,刘波来源：《电脑知识与技术》2010年第02期摘要:基于人行走时的下肢角度变化包含丰富的个体识别信息的观点,提出利用下肢角度特征进行步态识别的新方法。

对每个步态序列,依据人体解剖学的先验知识定位下肢关节点,计算相邻关节点连线与竖直线的夹角,以此作为下肢角度;通过步态周期分析,提取一个步态周期的下肢角度变化序列作为特征向量表征步态。

最后,采用针对小样本问题具有很好分类效果的支持向量机技术实现步态的分类决策。

CASIA步态数据库上的仿真结果证明本方法具有较高的识别性能。

关键词:步态识别;支持向量机;下肢角度;轮廓特征;步态周期中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)02-403-03Gait Recognition Based on Lower-limb AnglesZENG Ying, LIU Bo(Eastern Science and Technology College, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China)Abstract: Based on the idea that lower-limb angles of motion body contained rich information of human identification, a gait recognition method based on lower-limb angles was proposed in the paper. For each gait sequence, according to the knowledge in body anatomy, the coordinates of lower-limb joints were obtained. Then got four different angles of lower limbs. With analysis of gait cycle, the trajectories of lower-limb angles in one cycle were extracted as feature vectors. Support Vector Machine(SVM) which has an effective classify ability for small sample problem was used for gait classification. Experimental results on CASIA database demonstrate that the approach has encouraging recognition performance.Key words: gait recognition; support vector machine(SVM); lower-limb angle; silhouette feature; gait cycle步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人行走的姿势来识别人的身份。

《2024年基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》范文

《基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》篇一一、引言随着生物识别技术的飞速发展，步态识别作为生物特征之一，以其非接触、无侵扰、与人体相伴的特点受到了广泛的关注。

近年来，随着深度学习技术的兴起，正面视角下的步态识别成为了研究的热点。

然而，由于光照条件、衣着服饰以及视角等因素的影响，步态识别的准确率仍有待提高。

本研究提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，通过有效融合静态和动态特征，提高了步态识别的准确性和鲁棒性。

二、相关工作步态识别研究已经取得了显著的进展。

早期的研究主要关注于从视频序列中提取静态特征，如轮廓、形状等。

然而，这些静态特征在面对复杂环境时，如光照变化、遮挡等，其表现效果并不理想。

近年来，动态特征在步态识别中的应用得到了广泛的关注。

通过分析人体运动的时空变化，可以有效提高步态识别的准确性。

然而，单独使用动态特征也存在一定的局限性，如对噪声和异常动作的敏感性。

因此，本研究旨在将静态和动态特征进行有效融合，以提高步态识别的性能。

三、方法本研究提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法。

首先，我们利用深度学习技术从视频序列中提取静态和动态特征。

静态特征包括人体的轮廓、形状等，而动态特征则包括人体的运动轨迹、速度等信息。

然后，我们设计了一种特征融合策略，将这两种特征进行有效融合。

在融合过程中，我们采用了加权平均的方法，根据不同特征的重要性赋予不同的权重。

最后，我们使用分类器对融合后的特征进行分类和识别。

四、实验与分析为了验证本研究的有效性，我们在公开的步态数据集上进行了实验。

实验结果表明，基于静动态特征融合的步态识别方法在正面视角下具有较高的准确性和鲁棒性。

与仅使用静态特征或仅使用动态特征的方法相比，本研究提出的方法在准确率上有了显著的提高。

此外，我们还对不同权重下的性能进行了分析，发现通过合理设置权重，可以进一步提高步态识别的性能。

五、结论与展望本研究提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，通过有效融合静态和动态特征，提高了步态识别的准确性和鲁棒性。

人体步态识别技术的研究

人体步态识别技术的研究第一章识别技术概述人体步态识别技术是指根据人体步态变化的特征对行走物体进行识别的技术。

这种技术在计算机视觉、生物识别和医学工程等领域得到广泛应用。

人体步态识别技术可以用于身份认证、医疗监测、安防监控和体育运动等方面。

传统的人体步态识别技术使用的是计算机视觉和模式识别算法，识别精度较低。

现在，随着深度学习技术的发展，人体步态识别的准确率已经可以达到很高的水平。

第二章识别技术分类人体步态识别技术可分为基于所测量的特征与基于肌电学特征的识别技术。

基于所测量的特征的识别技术是指通过对人体行走过程中所产生的加速度、角速度等参数进行测量，并将测量结果作为识别特征进行行走物体识别。

基于肌电学特征的识别技术是指通过测量人体髋、膝、踝等部位的肌电信号，并将这些信号作为识别特征进行行走物体识别。

第三章识别技术原理基于所测量的特征的识别技术的原理是，通过行走物体在行进过程中产生的加速度和角速度进行量化测量，并采用支持向量机、决策树等机器学习方法进行分类识别。

这些测量结果可以用于识别行进路线、距离、速度等信息。

基于肌电学特征的识别技术的原理是，通过测量人体各个关节的肌肉电位变化，并将这些变化作为识别特征进行行走物体识别。

这些测量结果可以用于识别行走者的身份、行走状态、运动前后的变化等信息。

第四章应用场景1. 身份验证：人体步态识别技术可以用于身份认证，可以取代传统的密码、密码锁等安全验证方式。

通过持续测量行走者的步态变化，可以验证行走者的身份，确保安全性。

2. 医疗监测：人体步态识别技术可以用于医疗监测。

通过测量行走者的步态变化，可以识别患者的运动状态和行走能力，并据此制定针对性的康复计划。

3. 安防监控：人体步态识别技术可以用于安防监控。

通过识别行走者的步态变化，可以判断人员是否已经离开、是否有可疑行为，确保安全性。

4. 体育运动：人体步态识别技术可以用于体育运动。

通过测量步态变化，可以分析运动员的运动状态、姿势等，帮助运动员进行训练和比赛。

基于下肢角度特征的步态识别方法

ｓａａｐｅｐｏｅａｅｒｇｉｌｓｉｃｔｏｍｌｓｍｌｒｂｌｍｗｓｕｓｄｆａｔｃａｓａｉｎ．ＥｘｒｍｅａｅｕｔｏＣＡＳＡｔｂａｅｄｅｏｎｔａｅｔｔｔｐｏｃｈａｎｃｕｒｇｌｏｉｆｐｅｉｎｔｒｓｌｓｎｌＩｄａａｓｍｓｒｔｈａｈｅａｐｒａｈｓｅｏａ — ｉｅｏｇｉｉｒｏｍａｅ．ｎｇｒｃｎｔｏｎｐｅｆｒｎｃ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３
文献标识码：Ａ
文章编号：０９３４（０００ — ０ — ３１０ — ０４２１）２４３０
ＧａｔＲｅｏｎｔｎＢａｅｉＬｏｒ— ｍｂＡｎｌｓｉｃｇｉｉｓｄｏｌｗｅ－ｉｇｅｏｌ
ｃｏｄａｓｆｏｅ－ｉｉｔｗｅｅｏｔｎｄＴｅｏｕｉｅｎｎｌｓｆｏｅｍｓＷｉｎｌｓｆａｙｌ山ｅｔｊｔｒｓｆｏｒｉｔｗｒｌｊｎｓｒｂａｅ．ｈｎｇｔｏｒｆｒｔｇｅｏｗｒｉｂ．ｔａａｉｏｉｃｃ，ａｃｏｉｎｅｏｌｍｂｏｉｆｄｅａｌｌｈｙｓｇｔｅｒｅｅｏｌｗｒｌｎｌｓｎｏｅｃｃｒｘｒｃｄａｆｔｒｖｃｒＳｐｏｔｃｏｃｎ（Ｍ）ｈｃａａｆｃｖａｉｂｉｆｒｏｅ—ｉａｇｎｙｌｗｅｅｅｔｔｓｅｕｅｅｔｓｕｐｒＶｅｔｒｍｂｅｉｅａｅａｏ．ＭａｈｅＳｉＶｗｉｈｓＤｅｅｄｅｃｓｆａｉＷｈｌｓｙｌｏ

步态识别的综述

步态识别的综述步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。

它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。

步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。

本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。

我们来了解一下步态识别的原理。

步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。

步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。

步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。

在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。

基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。

然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。

基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。

步态识别在安全领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。

步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。

此外，步态识别还可以应用于医疗领域。

例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。

步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。

除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。

步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。

步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。

《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》

《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，步态识别技术在安全监控、医疗康复、人机交互等领域得到了广泛应用。

步态识别是指通过分析人体行走时的动态特征，如姿态、速度等，以实现身份识别的一种技术。

本文旨在研究并实现一种基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统，以提高步态识别的准确性和稳定性。

二、研究背景及意义步态识别作为一种生物特征识别技术，具有独特性和不易被伪造等优点。

传统的步态识别方法主要依赖于人体图像的深度信息和三维模型，但这些方法在复杂环境下易受光照、遮挡等因素影响，导致识别准确率下降。

因此，本研究通过提取人体剪影和姿态特征，实现对复杂环境下的步态准确识别，具有重要的理论和实际意义。

三、系统设计与实现1. 人体剪影提取本系统采用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉人体行走时的视频序列。

在视频处理过程中，采用背景减除法提取人体剪影。

首先，建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分运算，得到人体轮廓的二值图像。

然后，对二值图像进行形态学处理，消除噪声和细小干扰，得到清晰的人体剪影。

2. 姿态特征提取姿态特征是步态识别的重要依据。

本系统通过分析人体关节点的运动轨迹和相对位置，提取出人体的姿态特征。

具体而言，采用OpenPose等人体姿态估计算法，检测人体关键点的位置和运动轨迹，进而计算人体的步长、步频、步态周期等参数。

3. 步态识别算法本系统采用基于机器学习的步态识别算法。

首先，将提取到的人体剪影和姿态特征进行预处理和特征提取，形成特征向量。

然后，利用支持向量机（SVM）、神经网络等分类器对特征向量进行训练和分类，实现步态识别。

四、实验与分析为了验证本系统的性能，我们在不同环境下进行了大量实验。

实验结果表明，本系统在复杂环境下具有较高的识别准确率和稳定性。

具体而言，本系统的识别准确率达到了90%五、系统性能优化与拓展5. 性能优化为了进一步提高系统的识别准确率和稳定性，我们采取了一系列优化措施。

步态识别问题的特点及研究现状

[ 12 ] [ 16]
。因此步态识别问题是
可以吸收其他相关研究领域研究成果的一个开放的问题。如同在文献 [ 7] 中所指出的 : 影响人脸识别快速发展的因素为众多的研究者和研究团体的参与研究、可得到的大型人脸图像数据库以及有用于评价人脸识别算法性能评价标准。步态识别问题同样受以上因素影响。同时 , 解决步态识别问题的过程是一个进行模式分类的过程, 为了更清楚地说明问题, 本文按照一般模式分类的步骤进行论述 , 并对步态识别算法性能评价标准和可得到的数据库进行说明。
[ 3, 6]
。
基于整体的方法对视角及外形的变化没有鲁棒性, 且不能处理遮挡问题 ( 人行走时有自遮挡现象 , 并且人的走路姿态会被提箱、伞、背包挡住 )。对步态识别方法的探索涉及计算机视觉领域里的许多难题, 例如人的运动的动力学建模和描述、自动背景减 [ 12] 除、时域信号的匹配等。步态识别问题是人的运动分析的一个子问题
153
[ 31]
中恢复所得更为准确 ) , 以此作为识别的特征
。
的或者隐含的关于特征间的关系信息
。模式表
达的维数应越少越好 , 这是由测量的耗费和分类的
3 预处理技术
预处理采用何种图像处理技术取决于识别算法想要提取的特征是什么。基于整体的特征提取方法的图像预处理一般是先得到人的剪影, 因为在现有的数据库中图像背景都不太复杂, 且只有一个人行走 , 摄像机静止。在这样的前提下其预处理步骤由以下几部分组成 : 进行对人的跟踪和背景减 [ 28 , 29 ] 除 ; 定位感兴趣的区域; 平滑剪影去掉空洞 , 减小由非目标物体所带来的噪声。模式识别要求特征对于一定程度的移动、转动、放大缩小具有不变性 , 因此还要对剪影进行归一化。另外, 许多步态识别算法都要对步态周期进行检测。对于数据库中较复杂的自然环境 , 得到干净剪影的困难在于 : 背景有运动物体; 由天气造成的光线变化 ; 风吹树的运动 ; 人相对于摄像机的深度变化使摄像机不断地自动聚焦等。 L ee 等人

《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》

《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》一、引言随着科技的发展，步态识别技术在安全监控、医疗康复、人机交互等领域得到了广泛的应用。

步态识别系统能够通过分析人体行走的姿态特征，实现对个体的准确识别。

本文将介绍一种基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统，通过对该系统的研究与实现，旨在提高步态识别的准确性和可靠性。

二、步态识别的基本原理步态识别主要基于人体行走时的动态特征，包括人体剪影和姿态特征。

人体剪影是指通过图像处理技术提取出的人体轮廓信息，而姿态特征则包括人体的关节角度、运动轨迹等。

这些特征能够反映人体的行走习惯和生物力学特性，从而实现对个体的识别。

三、系统设计与实现（一）系统设计本系统设计包括数据采集、预处理、特征提取、分类识别等模块。

数据采集模块负责获取人体行走时的视频数据；预处理模块对原始视频数据进行去噪、二值化等处理，以便于后续的特征提取；特征提取模块从处理后的视频数据中提取出人体剪影和姿态特征；分类识别模块则根据提取的特征对个体进行识别。

（二）特征提取1. 人体剪影提取：通过图像处理技术，将视频数据中的背景去除，提取出人体轮廓信息。

2. 姿态特征提取：分析人体关节角度、运动轨迹等，提取出能够反映个体行走习惯的姿态特征。

（三）分类识别本系统采用机器学习算法对提取的特征进行分类识别。

首先，通过训练集对分类器进行训练，使其具备识别个体能力；然后，利用测试集对系统进行测试，评估其准确性和可靠性。

四、实验与分析（一）实验数据与设置本实验采用公开的步态数据集，包括不同个体的行走视频数据。

实验环境为Windows操作系统，开发工具为Python和OpenCV等。

（二）实验结果与分析通过实验，我们发现本系统能够有效地提取出人体剪影和姿态特征，并实现对个体的准确识别。

在实验中，我们对不同行走速度、不同衣着等因素下的步态进行了测试，结果表明本系统具有较好的鲁棒性和适应性。

此外，我们还对系统的准确性和可靠性进行了评估，发现其性能指标达到了较高的水平。

基于视觉识别的人体行走姿态分析与识别

基于视觉识别的人体行走姿态分析与识别近年来，基于视觉识别技术在计算机视觉领域取得了长足的发展，人体行走姿态分析与识别作为其中的一个重要分支，引起了广泛的关注。

本文将重点探讨基于视觉识别的人体行走姿态分析与识别技术，以及它在人机交互、智能安防等领域的应用。

人体行走姿态分析与识别旨在通过计算机视觉技术从行人视频中提取行人的姿态信息，并对其进行识别和分析。

在这个过程中，首先需要使用计算机视觉算法对图像或视频进行预处理，提取感兴趣的行人区域，并进一步分析行人的骨骼结构、关节角度和运动轨迹等特征。

为了准确地进行人体行走姿态分析与识别，计算机视觉领域提出了各种不同的方法和算法。

其中，基于深度学习的方法由于其强大的表达能力和学习能力而备受关注。

深度学习方法使用多层神经网络结构，通过训练数据集来学习行人姿态的特征表示和模式。

通过这种方式，深度学习能够自动学习到更加丰富和复杂的姿态特征，并具备较高的鲁棒性和泛化能力。

人体行走姿态分析与识别技术在人机交互方面具有广泛的应用价值。

一方面，它可以应用于人体动作捕捉，实现与计算机之间的自然交互。

通过实时识别和分析人体行走姿态，计算机可以根据人体动作进行相应的反馈和控制。

例如，在虚拟现实领域，人体行走姿态分析与识别技术可以使用户通过身体动作来操纵虚拟环境中的角色或物体，增强用户的沉浸感和交互体验。

另一方面，基于视觉识别的人体行走姿态分析与识别技术在智能安防领域的应用也具有重要意义。

通过对视频监控画面中的行人行走姿态进行分析，可以实现行人的自动检测和跟踪，并判断其行为是否异常。

例如，当一个人出现异常行为时，系统可以及时发出警报并采取相应的安全措施，保护人员和财产的安全。

此外，人体行走姿态分析与识别技术还可以应用于行人重识别和行人跟踪等场景，为安防系统提供更加准确和有效的识别和追踪功能。

然而，基于视觉识别的人体行走姿态分析与识别技术在实际应用中还面临一些挑战和限制。

首先，由于行人的姿态在不同时间和视角下具有较大的变化，因此需要对不同角度和尺度的行人行走姿态进行建模和表示，以提高识别准确率。

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。

基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别算法

基于Tsfresh-RF 特征提取的人体步态识别算法①张晓东1,2, 陈　炜1,2, 孙玉超3, 魏丽璞41(天津理工大学机械工程学院天津市先进机电一体化系统设计与智能控制重点实验室, 天津 300384)2(天津理工大学机械工程学院机电工程国家级实验教学示范中心, 天津 300384)3(天津理工大学中环信息学院, 天津 300350)4(军事科学院系统工程研究院卫勤保障技术研究所, 天津 300161)通讯作者: 陈　炜摘　要: 惯性传感器(IMU)由于尺寸小、价格低、精度高以及信息实时性强等优点, 在人体运动信息的获取与控制等方面得到广泛应用, 但在步态识别的时间序列特征提取和步态环境数据等方面还存在着明显的局限. 本文针对人体下肢步态识别特征提取的复杂性及适用性差等问题, 提出基于Tsfresh-RF 特征提取的人体步态识别新方法. 首先, 利用IMU 获取的人体步态数据集, 构建基于Tsfresh 时间序列特征提取和随机森林(RF)的人体步态识别算法模型. 其次, 采用该算法对人体不同传感器位置进行实验, 完成爬梯、行走、转弯等9种人体运动步态的识别. 最后, 实验结果表明所提方法平均分类准确率达到91.0%, 显著高于传统的支持向量机(SVM)与朴素贝叶斯(NB)等方法的识别结果. 此外, 本文所提基于Tsfresh-RF 特征提取的人体步态识别算法具有很好的鲁棒性, 将为后续下肢外骨骼机器人的控制提供有利依据.关键词: 惯性传感器; 特征提取; 步态识别; 随机森林引用格式: 张晓东,陈炜,孙玉超,魏丽璞.基于Tsfresh-RF 特征提取的人体步态识别算法.计算机系统应用,2021,30(6):168–175. /1003-3254/7930.htmlHuman Gait Recognition Algorithm Based on Tsfresh-RF Feature ExtractionZHANG Xiao-Dong 1,2, CHEN Wei 1,2, SUN Yu-Chao 3, WEI Li-Pu 41(Tianjin Key Laboratory for Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, School of Mechanical Engineering,Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China)2(National Demonstration Center for Experimental Mechanical and Electrical Engineering Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China)3(Zhonghuan Information College Tianjin University of Technology, Tianjin 300380, China)4(Institute of Medical Support Technology, Academy of System Engineering of Academy of Chinese PLA Military Science, Tianjin 300161, China)Abstract : Inertial Measurement Unit (IMU) is widely used in the acquisition and control of human motion information due to its small size, low costs, high accuracy, and strong timeliness. However, it still has obvious limitations in the time-series feature extraction and the data about gait environment during gait recognition. Aiming at the complexity and poor applicability of lower-limb gait recognition based on feature extraction, this study proposes a new method of human gait recognition based on Tsfresh-RF feature extraction. Firstly, an algorithm of human gait recognition based on Tsfresh time-series feature extraction and Random Forest (RF) is constructed by a human gait data set acquired by IMU. Secondly,experiments including nine gaits are carried out by this algorithm on different sensor positions, such as climbing, walking,and turning. Finally, the average classification accuracy of the proposed method reaches 91.0%, which is significantly计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(6):168−175 [doi: 10.15888/ki.csa.007930] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 天津市自然科学基金重点项目(19YFZCSF01150); 创新培育课题(1916312ZT00600706)Foundation item: Key Program of Natural Science Foundation of Tianjin Municipality (19YFZCSF01150); Project for Innovation and Cultivation (1916312ZT00600706)收稿时间: 2020-10-10; 修改时间: 2020-11-02; 采用时间: 2020-11-04; csa 在线出版时间: 2021-06-01168higher than that of traditional Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes (NB) methods. In addition, the proposed algorithm is robust, which will provide a favorable basis for subsequent control of lower-limb exoskeleton robots.Key words: Inertial Measurement Unit (IMU); feature extraction; gait recognition; Random Forest (RF)近年来, 越来越多的下肢外骨骼机器人被应用在医疗、军事、工业等领域[1]. 在这些设备的控制中, 准确的步态数据检测和识别显得尤为重要. 通过深入研究, 下肢外骨骼已朝着更智能的人机协作方向发展, 许多研究者通过检测穿戴者的运动意图来提高步态识别能力, 从而增强人机协调能力[2,3].以往对不同步态数据检测的研究主要通过肌电(EMG)传感器[4]、惯性(IMU)传感器[5]、足压传感器[6]和电容传感器[7]等实现. 例如Kuang等[8]利用胶水将足底压力传感器粘贴在鞋垫上, 将肌电传感器直接粘贴在受试者的小腿皮肤上来采集人体步态数据. 但由于粘贴不牢靠和肌肉的特殊性, 这些信号是不稳定的,对受试者产生了很大不便. 惯性传感器和电容传感器都需要绑带绑在人体身上采集数据, 不同的是电容传感器受到了皮肤状况和汗液的影响[9,10]. 采集到的数据需要特征提取和分类器识别. Li等[11]使用绝对值和方差积分特征提取, 支持向量机作为分类器来识别五种步态, 最终证明个体差异和样本大小都会影响步态分类的准确性. Wu等[12]提出了一种基于简化支持向量机的下肢运动识别多分类算法, 成功识别站立、行走和上下楼梯的运动. Antwi-Afari等[13]研究建筑工人失衡步态检测的最佳分类方法, 发现随机森林、K近邻、支持向量机比其他分类器表现更好.上述工作主要通过不同传感器采集人体数据、提取特征和选择分类器来提高步态识别准确率. 尽管这些方法在一定程度可以有效提高步态识别准确率, 但这一领域的研究范围和深度仍不够. Lee等[14]证明,由于可变环境因素的影响, 无法保证步态识别的性能,最常见的可变因素有人体负重、行走速度、传感器的选择等; 此外, 不同传感器位置和动作幅度也是两个不容忽视的因素. 有学者基于肌电图研究了不同传感器位置步态识别的影响. 例如Huang等[15]研究表面肌电在左右大腿、左右小腿对8种步态识别的影响,结果平均准确率达到92.23%. 尽管有这些出色的结果,但这并不意味着基于IMU的步态识别在不同传感器位置肯定存在同样的结论, 基于IMU的不同转弯角度对步态识别的影响鲜有报道. 此外针对时间序列特征提取是一个非常耗时的过程, 因为科学家和工程师必须考虑各种信号处理和时间序列分析的算法, 来识别和提取有意义的时间特征序列. Chinimilli等[16]提出包括加速度、角速度在内的平均值、标准差、平均绝对差、平均合成加速度、峰值之间的时间等86个特征提取算法, 但特征提取的过程较为复杂, 应用范围局限.为了提升人体步态识别准确率和实用性, 我们采用一种基于Tsfresh工具和监督机器学习随机森林算法(RF)来完成步态模式获取. Tsfresh工具用于自动提取过滤步态时间序列特征, 监督机器学习随机森林算法(RF)用于判定步态模式. 实验环节我们招募4名健康的志愿者进行实验, 两个IMU传感器分别绑定在受试者的左大腿前面和右小腿后面, 让受试者模拟九种步态事件(如站立、坐立、平地行走、上楼梯、下楼梯、转弯30度、转弯60度、转弯90度和转弯180度)来收集加速度、角速度、角度等数据. 然后将采集的步态数据通过无线蓝牙5.0传到计算机. 结果表明: 在人体不同传感器位置和不同转弯角度步态下, 基于Tsfresh-RF的算法模型鲁棒性较好, 是一种有效的、准确的步态识别方法.本文的其余部分组织如下. 第1节描述了识别算法包括特征提取和分类算法. 第2节详细介绍了实验的过程和方法. 第3节是实验结果与分析数据, 包括不同传感器位置对步态识别影响、3种算法的比较结果以及转弯角度的变化对算法识别准确率的影响. 第4节得出结论.1 Tsfresh-RF算法本文提出一种基于Tsfresh时间序列特征提取和RF的人体步态识别算法模型. 步态数据获取采用一种无线多通道传感器装置, 通过蓝牙5.0与计算机连接.具体步态识别流程如图1所示.1.1 Tsfresh特征提取采集人体下肢步态信息时, 两个传感器采集到的数据通过蓝牙同时上传到计算机, 所以首先需要分割2021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用169IMU1和IMU2的数据, 其次需要特征提取, 特征提取的主要目的是对原始加速度、角速度、角度等信号进行降维, 降低模式识别和分类的复杂性, 进而提高步态识别和分类的效率[17]. 因此, 提取范围广、复杂度低、效率高的特征至关重要[18]. 本文提取的原始数据为时间序列, 时间序列是在时间上连续进行的观测序列[19].本文采用一种Python包Tsfresh工具来提取特征, 与传统特征提取方法相比, 该算法效率高和范围广, 且能自动地计算出大量的时间序列特征[20]. 时间序列通常包含噪声、冗余或无关信息. 为了避免提取不相关的特性, Tsfresh有一个内置的过滤过程. 具体流程如图2所示.图1 基于Tsfresh-RF算法的步态识别流程图2 Tsfresh特征提取基本流程本文初步提取13 734个特征, 然后将空值和无效值去掉, 最后利用Tsfresh的特征选择功能进一步过滤掉对识别结果影响不明显的特征, 得到6993个特征数量.1.2 RF分类算法随机森林分类器是一种用于分类的集成学习技术,由多个决策树组成. 该方法有助于减少模型方差和最小化训练数据集的过拟合[21]. 由于RF分类器中的每个节点被分割成有限数量的随机预测变量, 因此相对于SVM和人工神经网络(ANN)等其他分类器, 它被认为是更强大的分类器[22]. 其算法如算法1.算法1. RF分类器T={(x i,y i)x i∈R d,yi∈Y}1≤i≤n输入: 训练集, R d ; 随机森林的规模l, 随机抽取的属性子集的大小m, 测试样例x;y∈Y输出: 测试样例x的类别标签;i=1i≤l i++1. for(; ; )T i2. 从训练集T中按一定比例有放回地随机抽取一个子集;3. end fori=1i≤l i++4. for(; ; )5. 从d个属性中, 随机地抽取m个属性;T i DT i6. 用决策树树算法在包含m个列的样例集上构建决策树;7. end forRF={DT1,DT2,···,DT l}8. 采用投票机制, 用决策森林对测试用样例x进行分类;9. 输出x的类别y.为了识别不同类型的步态, 机器学习分类器需要从IMU提取的数据特征学习独特的信号模式. Antwi-Afari等[13]研究了基于足底压力的建筑工人失衡步态检测的最佳分类方法, 发现随机森林、K近邻、支持向量机比其他分类器表现更好. 然而, 由于分类器的性能取决于数据类型和特征类型, 大多数研究表明, 不存在单一的最佳分类器[23]. 因此有必要测试不同的分类器. 本研究还将支持向量机和朴素贝叶斯分类器作为对比.支持向量机(SVM)是一种基于统计学的机器学习方法. 支持向量机通常在许多二分类问题或多分类问题中表现出出色性能. 它是在各类之间寻找最优的分离决策超平面, 并使每个类的模式[24]之间的距离最大. 通过使用核函数将数据集映射到内积空间, 从而创建一个非线性结构, 它可以受益于转换特征空间中的最大边缘超平面[25].朴素贝叶斯, 它是一种简单但极为强大的预测建模算法. 它的基本思想是根据给定的待分类数据,分别求解在该数据属于各个目标类别的概率, 概率最大的类别即为最终的类别, 如式(1)所示.计算机系统应用2021 年第 30 卷第 6 期170y x 其中, 是类别, 是待分类项.p (y i |x )在朴素贝叶斯中,特征属性之间相互独立的, 因此可以通过式(2)进行求解.αx其中, 是的各项特征属性.1.3 算法评估为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化处理, 将数据按照比例进行缩放, 使之落入一个特定的区域, 便于进行综合分析. 我们采用零-均值规范化即标准差标准化, 经过处理的数据的均值为0, 标准差为1. 公式为:x σ其中, 为原始数据的均值, 为原始数据的标准差.同时为了得到可靠稳定的分类模型, 我们利用五折交叉验证法评估识别准确率. 将所选数据随机分成5份, 每一次将其中1份作为测试数据, 其余4份作为训练数据, 这个过程共进行5次.整体识别准确率(RA )的计算方法为:N corr N total 其中, 为正确识别测试数据的个数, 为测试数据的总数.由于某些步态更容易被错误地识别为其他步态,因此建立混淆矩阵C 来量化误差, 公式如下:每个元素计算如下:n i j n i c i j i j 其中, 表示为第i 种模式下的测试数据量被识别为第j 种模式, 为模式i 中测试的总量. 当()值较大时, 表示模态i 很容易被误归为模态j .2 实验2.1 数据采集本系统选用了基于ICM42605的九轴姿态传感器来实现对人体运动状态的测量与跟踪. WT52HB 是一种USB 适配器模块, 内置nRf52832 蓝牙芯片. 该蓝牙适配器传输稳定, 最远距离可达50米. 在识别系统开始时, 同步采集两个IMU 传感器数据信号. 每个IMU生成9个通道数据, 包括角度3个通道(偏转、横摇、俯仰), 加速度3个通道(AccX 、AccY 、AccZ), 角速度3个通道(GryoX 、GryoY 、GryoZ). 考虑到传输效率和信息质量, 我们将采样频率设为50 Hz, 与其他研究者[26]相同. 传感器采集到的信号通过蓝牙模块传输到电脑端进行滤波、分割、特征提取和归一化等数据处理. 然后将处理好的数据输送给3个分类器训练分类器模型. 最后, 从分类器的输出结果评价不同传感器位置和不同步态对识别结果的影响.在研究中, 我们招募了4名身体健全的男性志愿者. 年龄范围: 25–26岁; 身高范围: 163.0–177.0 cm; 体重范围: 57–71 kg. 实验在温度、湿度和通风条件适宜的环境下进行. 这项实验是根据《赫尔辛基宣言》的原则进行的.为最大限度获得有效人体运动信息, 传感器节点的位置应慎重选择. 根据人体下肢运动生物力学[27], 我们选择人体下肢左大腿和右脚踝靠上部位放置姿态传感器. 如图3所示.IMU1 蓝牙适配器传感器绑带PCIMU2图3 IMU1模块在左大腿(左); IMU2模块在右脚踝靠上部位(右上); 蓝牙模块和传感器绑带(右下)2.2 具体步骤实验前, 被试者需满足以下要求: 首先, 熟悉相关实验设备, 如IMU 、PC 、秒表、绑带等; 其次, 不允许进行体育锻炼, 以避免疲劳所引起的并发症; 最后, 穿轻薄长裤, 以有效固定姿态传感器, 从而更有效的采集步态数据.实验研究了站立(ST)、坐立(SI)、上楼梯 (SA)、下楼梯 (SD)、平地正常行走(NW)、转弯30度(T30)、转弯60度(T60)、转弯90度(T90)、转弯180度2021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用171(T180) 9种运动模式. 每种步态测试8次.在每次试验中, 当受试者准备好, 他们会向工作人员发送指令来收集信号. 实验开始时, 受试者要求先直立站5 s使传感器数据平稳.在站立实验中受试者被要求在每次试验中保持静止5 s; 在坐立实验中, 受试者被安排坐在42 cm高的椅子上坐立5 s. 在一个宽75 cm,深30 cm, 高15.6 cm的台阶上进行上下楼梯实验, 每次实验为3个步态周期即8步. 平地正常行走要求受试者按照自己习惯速度在平地向前行走18步. 在转弯步态研究中, 我们提前设计好30度、60度、90度、180度的左转弯测试角, 受试者从转弯开始到结束约3个步态周期即9步.每次实验结束后, 要求受试者休息5分钟, 以消除因运动引起的疲劳, 避免对下次实验产生负面影响.3 结果与讨论3.1 传感器位置对识别算法影响从表1可以看出, 9种(ST、SI、NW、SA、SD、T30、T60、T90、T180)步态的测试平均识别准确率差异显著, 最高为0.91, 最低为0.65. ST、SD的步态子阶段识别表现最好, 在所有子阶段都取得了相对较高的准确率. T180表现最差, 步态识别准确率都在0.74以下. 步态T30出现了0.30、0.25的特殊情况, 这可能和识别分类器有关.表1 9种步态识别准确率传感器位置IMU 1IMU 2IMU 1 2分类器RF SVM NB RF SVM NB RF SVM NBST 1.00 1.000.95 1.00 1.000.90 1.00 1.000.95SI0.80 1.000.750.800.950.800.85 1.000.80NW0.750.700.750.750.750.700.750.750.75SA 1.000.900.75 1.000.950.60 1.000.900.50SD 1.00 1.000.90 1.00 1.000.68 1.00 1.000.84T300.950.300.500.800.900.400.900.950.25T600.900.650.450.950.950.700.950.950.60T900.850.750.45 1.000.900.70 1.000.850.65T1800.740.740.370.740.630.630.740.740.63平均0.890.780.650.890.890.680.910.900.66为了验证Tsfresh-RF算法模型识别性能, 我们分别使用SVM和NB算法来对比分析. 结果如图4所示, RF算法性能明显高于其它两个算法, 不仅准确率相对较高, 而且步态识别稳定性较强. 另外两个IMU同时识别能够有效提高识别准确率. IMU1和IMU2相比较IMU2对识别结果影响显著. 由此说明传感器位置的放置对步态识别有重要影响. 当步态训练数据来自更多位置传感器时, 步态识别更加准确.IMU 1IMU 2IMU 1 2RF SVM NB图4 不同传感器位置平均识别率图5进一步说明了随机森林算法在每种步态识别中的优越性. 其中针对SI、T30两种步态支持向量机也表现出一定的分类能力. 朴素贝叶斯分类器表现相对较差, 只有在SA步态识别时3个分类器识别率相同.ST SI SA SD NW T30T60T90T180RF SVM NB图5 不同分类器在每种步态下识别率3.2 转弯角度对识别算法影响此外, 为了进一步研究转弯角度对步态识别的影响, 实验分别测试了志愿者在转弯30度、60度、90度和180度情况下的步态. 如图6显示了不同转弯角度的识别率. 发现RF表现出较高的准确率, T60、T90两种步态普遍比T30、T180两种步态识别率高. 从转弯幅度分析4种步态准确率从小到大分别是T180、T30、T60、T90. 即在一定范围内, 步态转弯幅度越大步态识别率越高.3.3 混淆矩阵9种步态被3种分类器训练和测试, 总体结果如计算机系统应用2021 年第 30 卷第 6 期172图7所示. 在矩阵中, 横坐标表示真实值、纵坐标表示预测值. 蓝色越深意味着越高的步态识别精度. 主对角线显示的数据是真实值和预测值相同的数据. 非主对角线的数据显示的是真实值和预测值不一样的数据.从每个分类器的混淆矩阵中可以看出, 不同分类器对步态识别结果有很大影响且RF准确性更高一些. 用于训练和预测的数据来自不同步态的情况下, 结果差异明显. 这说明不同步态识别对结果具有很大影响. 例如NB用T30训练和用T30、T60、T90、T180预测的结果(分别为0.25、0.35、0.10、0.30). 在其他分类器SVM和RF中也发现了类似的结果. 在SVM中用步态SA的数据进行训练, 用SI数据进行预测(SA-SI: 0.25)表现最差. RF最差结果来自SA-SI(0.25). 在NB 中, SD-SA和T30-T60表现最差, 分别为0.40和0.35.RFSVMNBT30T60T90T180图6 不同转弯角度识别准确率4 结论与展望本文采用一种蓝牙无线多通道信号采集装置来采集人体下肢的加速度、角速度、角度等信号. 传感器分别固定在下肢不同位置, 4名健康的志愿者进行实验, 模拟九种步态事件. 提出了一种基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别算法模型. 同时采用支持向量机和朴素贝叶斯进行比较. 结果表明: (1)在两个传感器同时识别下, Tsfresh-RF获得了最佳分类效果, 9种步态平均准确率达到91.0%; (2)传感器布置位置对步态识别的准确性有显著影响, 其中小腿的影响大于大腿且在一定范围内传感器布置越多准确率越高; (3)转弯步态识别率T180<T30<T60<T90, 且RF表现出较好识别率.可以得出结论: 在人体不同传感器位置和不同转弯角度步态下, 基于Tsfresh-RF的步态识别算法模型鲁棒性更好, 可以实现更精确的人体步态识别. 此外步态识别系统训练在单一位置传感采集是不够的且动作幅度大小会影响识别准确率. 在未来的研究中, 应考虑步态识别系统与外骨骼系统的结合. 此外, 还需要研究实时步态的识别方法.STSTSISISASASDSDNWNWT30T3T60T6T90T9T180T18(a) SVM(b) RF(c) NBSTSISASDNWT3T6T9T181.00.80.60.40.21.00.80.60.40.2STSISASDNWT30T60T90T180STSISASDNWT30T60T90T180STSISASDNWT3T6T9T181.00.80.60.40.2Predicted labelPredicted labelPredicted label图7 3种分类器下步态识别准确率矩阵2021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用173参考文献Gardner AD, Potgieter J, Noble FK. A review of commercially available exoskeletons’ capabilities. Proceedings of the 24th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice. Auckland, New Zealand. 2017. 21–23.1Lim DH, Kim WS, Kim HJ, et al . Development of real-timegait phase detection system for a lower extremity exoskeleton robot. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 2017, 18(5): 681–687. [doi: 10.1007/s12541-017-0081-9]2Bortole M, Venkatakrishnan A, Zhu FS, et al . The H2robotic exoskeleton for gait rehabilitation after stroke: Early findings from a clinical study. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2015, 12: 54. [doi: 10.1186/s12984-015-0048-y ]3Meng W, Liu Q, Zhou ZD, et al . Active interaction controlapplied to a lower limb rehabilitation robot by using EMG recognition and impedance model. Industrial Robot: An International Journal, 2014, 41(5): 465–479. [doi: 10.1108/IR-04-2014-0327]4Khandelwal S, Wickström N. Evaluation of the performanceof accelerometer-based gait event detection algorithms in different real-world scenarios using the MAREA gait database. Gait & Posture, 2017, 51: 84–90.5Wang XG, Wang QN, Zheng EH, et al . A wearable plantarpressure measurement system: Design specifications and first experiments with an amputee. In: Lee S, Cho H, Yoon KJ, et al. eds. Intelligent Autonomous Systems 12. Berlin,Heidelberg: Springer, 2013. 273–281.6Chen BJ, Zheng EH, Fan XD, et al . Locomotion modeclassification using a wearable capacitive sensing system.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2013, 21(5): 744–755. [doi: 10.1109/TNSRE.2013.2262952]7Kuang YX, Wu Q, Shao JK, et al . Extreme learning machineclassification method for lower limb movement recognition.Cluster Computing, 2017, 20(4): 3051–3059. [doi: 10.1007/s10586-017-0985-2]8Chamroukhi F, Mohammed S, Trabelsi D, et al . Jointsegmentation of multivariate time series with hidden process regression for human activity recognition. Neurocomputing,2013, 120: 633–644. [doi: 10.1016/j.neucom.2013.04.003]9Zheng EH, Chen BJ, Wei KL, et al . Lower limb wearablecapacitive sensing and its applications to recognizing human gaits. Sensors, 2013, 13(10): 13334–13355. [doi: 10.3390/s131013334]10Li Y, Gao FR, Chen HH, et al . Gait recognition based onEMG with different individuals and sample sizes.Proceedings of the 35th Chinese Control Conference (CCC).Chengdu, China. 2016. 4068–4072.11Wu JF, Wu Q, Sun SQ. Research on classification algorithmof reduced support vector machine for low limb movement recognition. China Mechanical Engineering, 2011, 22(4):433–438.12Antwi-Afari MF, Li H, Seo JO, et al . Automated detectionand classification of construction workers ’ loss of balance events using wearable insole pressure sensors. Automation in Construction, 2018, 96: 189–199. [doi: 10.1016/j.autcon.2018.09.010]13Lee SW, Yi T, Han JS, et al . Walking phase recognition forpeople with lower limb disability. Proceedings of the 10th International Conference on Rehabilitation Robotics.Noordwijk, the Netherlands. 2007. 13–15.14Huang H, Kuiken TA, Lipschutz RD. A strategy foridentifying locomotion modes using surfaceelectromyography. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2009, 56(1): 65–73. [doi: 10.1109/TBME.2008.2003293]15Chinimilli PT, Redkar S, Zhang WL. Human activityrecognition using inertial measurement units and smart shoes. Proceedings of 2017 American Control Conference.Seattle, WA, USA. 2017. 1462–1467.16Zhang XF, Sun SQ, Li C, et al . Impact of load variation onthe accuracy of gait recognition from surface EMG signals.Applied Sciences, 2018, 8(9): 1462. [doi: 10.3390/app8091462]17Hudgins B, Parker P, Scott RN. A new strategy formultifunction myoelectric control. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 1993, 40(1): 82–94. [doi: 10.1109/10.204774]18Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC, et al . Time SeriesAnalysis: Forecasting and Control, 5th Edition. Wiley, 2015.19Christ M, Braun N, Neuffer J, et al . Time Series FeatuReExtraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package). Neurocomputing, 2018, 307: 72–77. [doi:10.1016/j.neucom.2018.03.067]20Xia XJ, Togneri R, Sohel F, et al . Random forestclassification based acoustic event detection utilizing contextual-information and bottleneck features. Pattern Recognition, 2018, 81: 1–13. [doi: 10.1016/j.patcog.2018.03.025]21Wang ZH, Yang ZC, Dong T. A review of wearable22计算机系统应用2021 年第 30 卷第 6 期174technologies for elderly care that can accurately track indoor position, recognize physical activities and monitor vital signs in real time. Sensors, 2017, 17(2): 341. [doi: 10.3390/s170 20341]Liang SY, Ning YK, Li HQ, et al. Feature selection and predictors of falls with foot force sensors using KNN-based algorithms. Sensors, 2015, 15(11): 29393–29407. [doi: 10.3390/ s151129393]23Preece SJ, Goulermas JY, Kenney LPJ, et al. Activity identification using body-mounted sensors—A review of classification techniques. Physiological Measurement, 2009, 30(4): R1–R33. [doi: 10.1088/0967-3334/30/4/R01]24Pradhan C, Wuehr M, Akrami F, et al. Automated 25classification of neurological disorders of gait using spatio-temporal gait parameters. Journal of Electromyography and Kinesiology, 2015, 25(2): 413–422. [doi: 10.1016/j.jelekin.2015.01.004]Duan P, Li SL, Duan ZP, et al. Bio-inspired real-time prediction of human locomotion for exoskeletal robot control. Applied Sciences, 2017, 7(11): 1130. [doi: 10.3390/ app7111130]26Kyeong S, Shin W, Yang MJ, et al. Recognition of walking environments and gait period by surface electromyography.Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2019, 20(3): 342–352.272021 年第 30 卷第 6 期计算机系统应用175。

《2024年基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》范文

《基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》篇一一、引言步态识别作为一种生物识别技术，在安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，步态识别技术已成为研究的热点。

本文提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，旨在提高步态识别的准确性和鲁棒性。

二、相关研究综述步态识别技术主要分为基于模型的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的步态识别方法得到了广泛关注。

然而，现有的步态识别方法大多只关注静态特征或动态特征，忽略了两者之间的互补性。

因此，本文提出了一种静动态特征融合的步态识别方法，以提高识别的准确性和鲁棒性。

三、方法与理论1. 特征提取本文提出的步态识别方法主要包括两个部分：静态特征提取和动态特征提取。

静态特征主要包括人体轮廓、关节点等形状信息，通过图像处理技术进行提取；动态特征则包括步态周期、步速、步长等运动信息，通过视频分析技术进行提取。

2. 特征融合在提取出静动态特征后，本文采用了一种基于权重融合的方法将两者进行融合。

通过设定不同的权重系数，将静态特征和动态特征进行加权求和，得到融合后的特征向量。

3. 分类与识别融合后的特征向量被输入到分类器中进行训练和识别。

本文采用了深度神经网络作为分类器，通过大量样本的训练，使分类器能够学习到不同步态之间的差异，从而实现步态的准确识别。

四、实验与分析为了验证本文提出的步态识别方法的准确性和鲁棒性，我们进行了大量的实验。

实验数据集包括多个不同场景下的正面视角步态数据，涵盖了不同性别、年龄、身高、体重、行走速度等条件下的步态数据。

实验结果表明，本文提出的静动态特征融合的步态识别方法在准确性和鲁棒性上均优于传统的只关注静态特征或动态特征的步态识别方法。

具体来说，本文方法的准确率提高了约10%，同时对不同场景下的步态数据具有较好的适应性。

五、结论与展望本文提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，通过实验验证了其准确性和鲁棒性。

基于关节点提取和多视角步态识别算法的开题报告

基于关节点提取和多视角步态识别算法的开题报告1.研究背景人类的步态是每个人独特的生物特征，可以用于个人识别和犯罪侦查等领域。

近年来，步态识别技术得到了广泛的关注和研究。

从传统的单视角视频到多摄像机系统，从2D到3D，从特征提取到机器学习，越来越多的研究致力于提高步态识别的准确性和稳定性。

2.研究目的本研究旨在提出一种基于关节点提取和多视角步态识别算法，可以有效地识别人的步态特征。

3.研究内容（1）关节点提取通过前人的工作，我们将使用$OpenPose$进行人体姿态估计，并提取关键点；（2）多视角步态数据采集采用多摄像头系统从多个角度拍摄被试者进行步态行走，收集多视角下的步态数据；（3）多视角特征提取将获取到的多角度视频数据进行特征提取，将每个步态周期内的关节点特征提取出来，以此为基础，抽取更丰富的特征；（4）分类识别采用基于深度学习的分类方法对步态数据进行识别，并进行比对。

4.研究意义本研究的算法可以得到更准确和稳定的步态识别结果，可以应用于智能家居、身份认证、监控系统等领域。

此外，本研究将为基于多视角和关节点提取的人体动作识别领域提供新的研究思路和方法。

5.研究方法本研究将使用$OpenPose$进行人体姿态估计，通过多摄像头系统采集多视角步态数据，在数据预处理中将关键点提取并计算出各种特征。

我们将采用CNN模型进行分类并对模型进行调整，最终实现对步态的多角度识别。

6.预期成果本研究的预期成果是一种鲁棒性较高的多视角步态识别方法，能够实现多个角度下的步态特征提取和人体动作识别。

同时，该方法能够适用于各种类型的摄像头设备，提高摄像设备的识别性能。

7.研究难点（1）多摄像头下的步态数据的采集和处理；（2）对数据特征的合理选择和处理；（3）对小样本问题进行有效的解决。

8.研究计划（1）前期调研，阅读相关论文和文献，确定研究思路和方法，学习$OpenPose$和CNN模型等基础知识；（2）进行数据采集和预处理，采集多视角的步态数据，提取关键点信息，并完成数据标注和预处理；（3）基于关节点特征进行步态的多视角特征提取，抽取更丰富的步态特征；（4）建立深度学习模型进行分类识别，对模型进行优化和调整；（5）对算法进行评估和验证，比较结果的准确性和鲁棒性；（6）完成论文撰写和毕业设计。

一种基于Hough变换的步态特征提取方法的研究

第10卷　第10期2005年10月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .10,No .10Oct .,2005基金项目:北京市自然科学基金项目(4031004);北京市教委科技发展计划项目(km200310005006)收稿日期:2004211210;改回日期:2005203207第一作者简介:禹晶(1981～　),女。

北京工业大学计算机应用技术专业在读硕士研究生。

研究方向为模式识别与图像处理。

E 2mail:yujing@e mails .bjut .edu .cn一种基于Hough 变换的步态特征提取方法的研究禹　晶段　娟苏开娜(北京工业大学计算机学院,北京　100022)摘　要　步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态进行身份识别。

与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。

提出了一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法,该算法仅从腿部的运动进行身份识别。

对于每个序列,用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象,在经过后处理的二值图像序列中利用边界跟踪算法获取对象边界。

在对象边界图像上,局部应用Hough 变换检测大腿和小腿的直线,从而得到大腿和小腿的倾斜角。

用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列拟合成5阶多项式,把Fourier 级数展开后得到的相位与振幅的乘积定义为低维步态特征向量。

在小样本的数据库上用Fisher 线性分类器验证所研究算法的性能,正确分类率为79117%。

在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率。

关键词　步态识别　特征提取　背景减除　Hough 变换中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100628961(2005)1021304206A Hough Tran sform Ba sed M ethod for Ga it Fea ture Extracti onY U J ing,DUAN Juan,S U Kai 2na(Co m puter Institute of B eijing U niversity of Technology,B eijing 100022)Abstract Gait is an emergent bi ometric ai m ed essentially t o recognize peop le by the way they walk .Gait as a bi ometric can be seen as advantageous over other f or m s of bi ometric identificati on techniques,for it offers the possibility t o identify peop le at a distance without any interacti on or co 2operati on fr om the subject .This paper p r oposes a novel aut omatic gait recogniti on method,which extracts gait signature fr om legs of the subject .For each i m age sequence,backgr oundsubtracti on based on chr omaticity dist orti on is used t o seg ment moving objects .Boundary tracking algorith m is then used t o find peri m eter p ixels in each p r ocessed binary i m age sequence .This paper makes use of Hough Transf or m t o l ocally extract the lines which rep resent legs,and thus obtains inclinati on angles of upper legs and l ower legs .The angles are then fitted t o a fifth 2order polynom ial by least squares method .The polynom ial curve is exp ressed by a Fourier series .The l ower 2di m ensi onal gait signature vect or,that is,the p r oduct of phase and magnitude,is derived fr om phase and magnitude s pectra .Fisher L inear Classifier is used t o validate the perf or mance of the p r oposed algorith m on s mall database sa mp les and the correct classificati on rate is 79117%.The recogniti on rate is still good for these unideal outdoor i m age sequences .Keywords gait recogniti on,signature extracti on,backgr ound subtracti on,Hough transf or m1　引　言随着安全敏感场合(如银行、军事装置、机场)对智能监控系统需求的增加,非接触远距离的身份识别技术近来倍受关注。

基于行走时脚摆角的步态识别方法

基于行走时脚摆角的步态识别方法李一波;卑珊珊;刘婉竹;刘金英【摘要】This paper proposes a gait recognition method based on foot swing characteristics. It conducts background subtraction, image difference, threshold segmentation, morphological post-processing, and then extracts the angle which is defined by the toe swing around heel as the characteristic parameter. These parameters are used for identifying by using Back Propagation(BP) neural network, Nearest Neighbor(NN) classifier and K-nearest neighbor classifier respectively. Experimental results show that considering foot swing angle as gait characteristic provides a quick 'and simple solution of gait recognition.%提出一种利用脚摆动特征进行步态识别的方法.对步态序列图像进行背景提取、图像差分、阈值分割、形态学后处理后,提取行走时的脚摆角作为特征参数,再分别采用BP神经网络、最近邻分类器和K近邻分类器法对这些特征数据进行识别分类与比较分析.实验结果表明,与同类方法相比,该方法可以更快速地进行步态识别,且识别性能较好.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)014【总页数】3页(P132-134)【关键词】步态识别;脚摆角;BP神经网络;最近邻分类器;K近邻分类器【作者】李一波;卑珊珊;刘婉竹;刘金英【作者单位】沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 概述步态识别是近年来越来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术，它通过人的走路方式来识别人的身份，旨在从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征以实现自动身份识别。

运用下肢关节角度信息的步态识别的开题报告

运用下肢关节角度信息的步态识别的开题报告一、研究背景和意义：随着人类生活水平的提高，步态识别在很多领域都有着广泛的应用，例如医学领域、安防领域、体育领域等。

其中，基于下肢关节角度信息的步态识别技术具有许多优点，如准确性高、实时性强等。

在医学领域，基于下肢关节角度信息的步态识别技术可以应用于康复训练、疾病监测等方面。

在安防领域，这种技术可以用于识别不同的行走者，从而提高安全性和防止犯罪。

在体育领域，这种技术可以用于运动员的技术分析和比赛数据统计等方面。

二、研究内容：本研究旨在运用下肢关节角度信息来识别步态。

具体研究内容包括以下几个方面：1. 设计合适的传感器系统，用于采集行走者下肢关节的角度信息。

2. 分析行走者步态的特点，提取相关特征。

3. 选择合适的分类器，对特征进行分类。

4. 进行实验验证，检验步态识别系统的准确性和实时性。

三、研究方法：本研究将采用以下方法：1. 设计传感器系统，采集下肢关节角度信息。

2. 选择Matlab等软件进行数据分析和特征提取等处理。

3. 应用机器学习算法进行分类，包括支持向量机、神经网络等。

4. 进行实验验证并对结果进行统计分析。

四、研究计划与进度：本研究计划为期一年。

具体研究计划如下：1. 第1-3个月：完成传感器系统的设计和制作。

2. 第4-6个月：进行数据采集和特征提取的工作。

3. 第7-9个月：应用机器学习算法进行分类。

4. 第10-12个月：进行实验验证和结果统计分析。

五、预期成果：本研究预期能够设计一种基于下肢关节角度信息的步态识别系统，并验证其准确性和实时性。

该系统可以应用于医学、安防、体育等领域，具有很高的应用价值。