动态部位特征的步态识别方法

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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（ＹＰ＋
收稿Ｅ期：００—０２ｔ２１２— ７
基金项目：福建省自然科学基金资助项目（０７０８）２０Ｊ２７
作者简介：林
通讯作者：林
敏（９０，，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，ｍｉｐｙ＠２３ｃｒＥａ：￣ｌ６．ｏ．ｌｍｎ
第２７卷第３期２１００年６月
贵州大学学报（自然科学版）Ｊｕａｏｕｚｏｎｅｓｙ（ａｒｌｃｎｅ）ｏｒｌｆｉｕＵｉｒｔＮｔａＳｉｃｓｎＧｈｖｉｕｅ
、０Ｉ２７Ｎ０３ｒｌ．
Ｊｎ０１ｕ．２０
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
１１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Ｈｕ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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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。

常见异常步态口诀

常见异常步态口诀引言：步态是指人体行走时的姿势和步伐方式，是人体运动的一种表现形式。

正常的步态通常是平稳、协调的，但在一些特殊情况下，人体可能出现异常的步态。

本文将介绍常见的几种异常步态，并通过口诀的形式进行总结，以便读者记忆和理解。

一、跛行步态：跛行步态是指由于下肢骨骼、肌肉或神经系统的病变导致的行走异常。

主要特点是患者行走时出现疼痛或困难，通常会出现以下几种跛行步态：1. 痛跛行：步态不稳，患者会出现一侧下肢疼痛，行走时会避免对痛处施加过多压力。

2. 劳损跛行：长时间行走后，患者会出现疲劳感，步态变得不稳，行走速度减慢。

3. 瘸跛行：由于下肢骨折或关节畸形等原因，患者行走时会出现明显的瘸腿现象，一侧下肢负重不足。

跛行步态口诀：痛跛行，劳损跛行，瘸跛行。

二、痉挛步态：痉挛步态是指由于神经系统疾病引起的肌肉痉挛导致的步态异常。

主要特点是行走时出现肌肉僵硬、抽搐或痉挛的现象，常见的痉挛步态包括：1. 痉挛性瘫痪步态：患者下肢肌肉痉挛，导致步态不稳，行走困难，常伴有肢体畸形。

2. 黑腿病步态：患者行走时下肢肌肉会突然痉挛，出现跳跃式的行走，常见于儿童。

3. 外展痉挛步态：患者行走时下肢外展，脚尖向外翻，常见于脊髓受损导致的腓肠肌痉挛。

痉挛步态口诀：痉挛性瘫痪步态，黑腿病步态，外展痉挛步态。

三、扭转步态：扭转步态是指行走时下肢出现不协调的扭转现象。

主要特点是患者行走时下肢会出现旋转或交叉的情况，常见的扭转步态包括：1. 外旋步态：患者行走时下肢会向外旋转，脚尖朝外，常见于髋关节或股骨颈骨折后。

2. 内旋步态：患者行走时下肢会向内旋转，脚尖朝内，常见于髋关节或骨盆损伤。

3. 交叉步态：患者行走时下肢会交叉，一侧脚掌会踩在另一侧脚踝上，常见于脑卒中或脊髓损伤。

扭转步态口诀：外旋步态，内旋步态，交叉步态。

四、蹒跚步态：蹒跚步态是指由于平衡感受器或神经系统疾病导致的行走异常。

主要特点是患者行走时不稳，常常摇摇晃晃，容易摔跤，常见的蹒跚步态包括：1. 小脑性蹒跚步态：患者行走时姿势不稳，常常伴有上肢震颤，常见于小脑疾病。

步态识别的方法

步态识别的方法
步态识别是一种生物特征识别的技术，通过分析个体的步行方式来进行身份验证或识别。

步态识别常常应用于生物识别系统、安防系统等领域。

以下是一些常见的步态识别方法：
1.计算机视觉方法：
•基于视频分析：使用摄像头记录个体的步行动作，然后通过计算机视觉算法提取步态特征，如步幅、步速、步态周期等，
进行身份验证。

•深度学习：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对步行视频进行特征学习和识别。

2.传感器方法：
•加速度计和陀螺仪：使用穿戴式设备，如智能手机或专用传感器，通过加速度计和陀螺仪记录用户的步行模式，并提取相
关特征进行身份验证。

•地板传感器：在地板上布置传感器，通过检测步行引起的地板振动来识别步态。

3.生物特征识别：
•生物特征结合：结合其他生物特征识别技术，如面部识别或指纹识别，与步态识别相结合提高整体身份验证的准确性。

4.无监督学习方法：
•基于聚类的方法：使用聚类算法对步行特征进行分组，从而对个体进行识别。

•生成对抗网络（GAN）：使用生成对抗网络训练生成模型，从而生成逼真的步态序列，用于提高识别模型的性能。

5.可穿戴设备：
•智能鞋：集成传感器的智能鞋可用于监测步行方式，并通过内置算法进行身份验证。

•智能服装：具有集成传感器的智能服装也可以用于捕捉步行特征。

步态识别的准确性很大程度上取决于采用的方法以及所用数据的质量。

综合使用多种传感器和算法通常可以提高步态识别系统的性能。

步态分析方法1

步态分析方法简介生物医学工程硕1052班李韬学号：311103715人类的步行是一个复杂的过程,它的根本目的是从一处安全有效地转移到另一处。

步行(walking)是指通过双脚的交互动作移行机体的人类特征性活动。

步行需要全身肌肉的参与,包括人体重心移位,骨盆倾斜旋转,髋、膝、踝关节伸屈及内外旋展等,使人体位移的一种复杂的随意运动。

步态则是人类步行的行为特征,涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素,也受到多种疾病的影响。

由于人类个体之间的内在差异,每个人的步态模式都是独特的。

然而,由于每个人都有基本相同的解剖和生理结构,所以健康人的步行是在一系列相似的过程中完成的。

在这种周期性的和高度自动化的运动模式中,包含有躯体和四肢有节律的动态变化,在连续的步行过程中,各个步态周期之间的差异是非常细微的。

行走是人体日常生活中重复最多的一种整体性运动。

直立行走运动是人类长期进化的结果。

现代测量技术的发展使我们有可能对人类行走时身体各部分,特别是下肢的运动和受力情况进行动态的数量化分析,这项工作逐渐发展为生物力学的一个特殊分支,并被定名为步态分析(gait analysis)。

步态分析就是研究步行规律的检查方法,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,从而指导康复评估和治疗,也有助于临床诊断、疗效评定及损伤机制的研究等。

同时,步态分析也是一种对人体行走方式进行客观记录并对步行功能进行系统评价的有效手段,是康复评定的重要组成部分。

在临床工作中,对患有神经系统或骨骼肌肉系统疾病而可能影响行走能力的患者需要进行步态分析,以评估患者是否存在异常步态以及步态异常的性质和程度,为分析异常步态原因和矫正异常步态、制订治疗方案提供必要的依据。

步态分析是利用力学的概念、处理手段和已经掌握的人体解剖、生理学知识对人体行走的功能进行对比分析的一种生物力学研究方法。

步态分析可分为定性法(目测分析法)和定量法(仪器分析法)两种。

步态分析技能操作方法包括

步态分析技能操作方法包括步态分析是一种通过观察和评估个体行走方式的方法，可以用于诊断和评估与步行有关的问题和疾病。

下面我将介绍步态分析的操作方法。

1. 采集步态数据：步态分析的第一步是采集步态数据。

这可以通过使用一些工具和设备来完成，包括运动捕捉系统、压力板、摄像机等。

运动捕捉系统可以捕捉到个体的身体动作和关节角度，压力板可以测量脚底的压力分布，摄像机可以用来记录和分析步态过程。

2. 观察步态的外观特征：在步态分析中，观察个体行走时的外观特征是非常重要的。

这包括步长、步速、步态稳定性、腿部和臀部的摆动角度、膝关节曲张和伸直角度等。

观察这些外观特征可以帮助我们了解个体的步态模式和异常。

3. 分析步态的节律性：步态具有明显的节律性，可以通过观察和分析个体的步态周期来了解其节律性。

一个完整的步态周期包括两个相邻的脚底接触地面的时刻。

通过分析步态周期的时长、左右脚的协调性和相位差等参数，可以评估个体行走的节律性。

4. 评估步态的力量和平衡：步态分析还需要评估个体行走时的力量和平衡状态。

这可以通过压力板来测量脚底的压力分布和力量输出，以及评估个体行走时的身体姿态和动态稳定性来完成。

这些评估可以帮助我们了解个体的力量和平衡问题，并指导相关的康复和治疗措施。

5. 使用步态分析仪器和软件进行数据处理和分析：现代步态分析通常会使用一些专业的步态分析仪器和软件来进行数据处理和分析。

这些仪器和软件可以提取和计算各种步态参数，并生成可视化的分析结果。

通过对这些分析结果的解读，可以更全面地评估个体的步态特征和异常。

总之，步态分析是一种通过观察和评估个体行走方式的方法，可以用于诊断和评估与步行相关的问题和疾病。

采集步态数据、观察步态的外观特征、分析步态的节律性、评估步态的力量和平衡，并使用步态分析仪器和软件进行数据处理和分析是步态分析的基本操作方法。

这些方法可以帮助我们更深入地了解个体的步态，并为相关的治疗和康复提供指导。

步态识别方法的分类及各类方法的比较

步态识别方法的分类及各类方法的比较程汝珍1,21河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098)2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098)E-mail：chengruzhen@摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。

步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。

步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。

在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。

但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。

关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较中图分类号：TP391.41.引言步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。

根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。

精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。

步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。

步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。

步态识别部分图1 步态自动识别系统框图Fig1 the framework of gait automatic recognition system步态识别系统的一般框架如图所示[6]。

监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。

若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。

图2 步态识别的一般框架Fig2 the general framework of gait recognition步态识别比已有的诸如指纹、视网膜扫描和面像识别等生物识别方法有显著的优势[7]：对图像分辨率要求不高；步态可以通过远距离的摄像机捕获,因此和其他生物测量方法相比,步态是唯一不受距离影响的生物特征；此外,步态还具有非接触性、难以伪装、受环境影响小等特征[5]，不要求人停下来被扫描或拍照，对像在机场和城市交通干道等区域中诸如人、车辆等快速移动的研究对象步态识别技术尤其重要。

步态分析完整版

步态分析完整版步态分析是研究人类行走过程中身体各部位运动规律和协调性的科学方法。

它通过观察和分析人的行走姿态，评估人的运动功能，帮助医生、康复师和运动教练制定个性化的治疗方案和训练计划。

本完整版文档将详细介绍步态分析的基本概念、方法、应用以及最新研究成果。

一、基本概念1. 步态周期：行走过程中，从一侧脚跟触地到下一次该脚跟触地的整个过程，称为一个步态周期。

一个完整的步态周期可以分为两个阶段：支撑相和摆动相。

2. 支撑相：指脚与地面接触的时间段，占整个步态周期的60%左右。

在这个阶段，身体的重心从一侧脚转移到另一侧脚。

3. 摆动相：指脚离开地面向前摆动的阶段，占整个步态周期的40%左右。

在这个阶段，身体的重心向前移动。

4. 步态参数：包括步长、步频、步宽、步速等。

这些参数可以反映一个人的行走能力和运动状态。

二、步态分析方法1. 观察法：通过肉眼观察行走过程中的姿态和动作，评估步态的异常情况。

这种方法简单易行，但主观性强，误差较大。

2. 动态足迹分析：通过测量行走过程中脚与地面接触的痕迹，分析步态的稳定性和协调性。

这种方法可以提供较为客观的数据，但无法观察整个行走过程。

3. 三维运动捕捉技术：利用多个摄像头捕捉行走过程中身体各部位的运动轨迹，三维模型，进行详细分析。

这种方法可以提供最全面、最精确的数据，但成本较高，技术要求较高。

4. 动力分析：通过测量行走过程中地面反作用力和关节力矩，分析步态的动力学特征。

这种方法可以深入了解行走过程中的能量消耗和肌肉活动，但需要专业的设备和技术支持。

三、步态分析应用步态分析在临床医学、康复医学、运动训练等领域具有广泛的应用价值。

例如：1. 诊断神经系统疾病：通过步态分析，可以早期发现帕金森病、脊髓损伤等神经系统疾病，为治疗提供依据。

2. 评估康复效果：在康复训练过程中，通过步态分析，可以实时监测患者的行走能力变化，评估康复效果，调整训练方案。

3. 优化运动训练：对于运动员和健身爱好者，步态分析可以帮助发现行走过程中的不足，制定针对性的训练计划，提高运动表现。

基于动态部位特征的步态识别方法

基于动态部位特征的步态识别方法作者：车辚辚孔英会来源：《计算机应用》2012年第12期摘要：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：AGait recognition method based on dynamic featureCHE Lin-lin*， KONG Ying-huiSchool of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Baoding Hebei 071003，ChinaAbstract：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.英文关键词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，在信息安全领域已得到了广泛的应用。

基于下肢的步态特征提取与识别

基于下肢的步态特征提取与识别
生物识别技术是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。

而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。

步态识别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的身份识别。

相对于其他生物特征如指纹、人脸来说,它具有远距离下可识别、不易模仿性、非侵犯性,对清晰度要求不高的显著优势。

步态识别主要是对摄像机拍摄的人的步态序列图像进行处理分析,通过一些计算机的技术手段进行身份识别,一般分为三个阶段:运动目标分割、特征提取和分类识别。

首先对步态序列图像进行预处理,采用背景减除法实现步态序列的检测;然后提出了基于下肢所围闭区域面积特征的步态识别方法与基于行走时脚摆角的步态识别方法,前一种是在每一个序列中,提取下肢所围成的闭区域面积作为步态特征,接着利用小波分析对特征数据进行分析;第二种是提取以脚跟为轴脚尖摆动所产生的角度即脚摆角作为特征参数;最后使用比较成熟的BP神经网络实现步态的分类识别。

CASIA数据库上的仿真结果表明,本方法的识别率达到90%,说明这是一种有效的识别方法。

《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、引言步态识别是生物特征识别领域中一个重要的研究方向，其利用个体行走时的动态信息来识别身份。

相较于传统的生物特征识别方法，如指纹识别、人脸识别等，步态识别具有非接触、远程识别等优势，具有广泛的应用前景。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，步态识别的研究得到了越来越多的关注。

然而，由于光照条件、视角变化、背景干扰等因素的影响，步态识别的准确性和鲁棒性仍然面临挑战。

本文旨在研究基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

二、相关工作步态识别的研究已有较长历史，早期的步态识别方法主要基于静态特征，如身高、步长等。

然而，这些静态特征对于不同人的区分度较低，且易受环境因素影响。

随着技术发展，越来越多的研究开始关注动态特征，如行走时关节的运动轨迹、步伐的节奏等。

这些动态特征能够更准确地反映个体的行走习惯，提高步态识别的准确性。

然而，单纯的静态或动态特征往往无法全面反映个体的步态信息，因此需要融合静动态特征以提高步态识别的鲁棒性。

三、方法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。

首先，我们通过图像处理技术提取出人体在行走过程中的静态特征和动态特征。

静态特征包括人体的轮廓、身高、步长等；动态特征则包括关节的运动轨迹、步伐的节奏等。

然后，我们采用深度学习技术对提取的静动态特征进行融合和分类。

具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）对静态和动态特征进行学习，将学习到的特征进行融合并输入到分类器中进行身份识别。

四、实验与分析我们使用公开的步态数据集进行了实验，并对实验结果进行了分析。

首先，我们分别使用静态特征和动态特征进行步态识别，比较了两种方法的准确性和鲁棒性。

然后，我们将静动态特征进行融合，并使用融合后的特征进行步态识别。

实验结果表明，基于静动态特征融合的步态识别方法能够显著提高识别的准确性和鲁棒性。

具体而言，融合后的方法在正面视角下的步态识别准确率较单纯使用静态或动态特征有了显著提高。

根据两种不同以上运动方式识别方法

根据两种不同以上运动方式识别方法
研究人员和专家们一直在寻找能够准确识别不同运动方式的方法。

本文将探讨两种不同的运动方式，并提供相应的识别方法。

1. 步行方式的识别方法：
- 步态分析：通过分析步行者的步态特征，如步频、步幅、步行速度等，可以识别出步行方式。

可以使用机器研究算法对步态特征进行训练和分类。

- 传感器技术：利用加速度计、陀螺仪等传感器技术，可以测量身体在步行过程中的加速度和姿态变化，从而识别步行方式。

2. 跑步方式的识别方法：
- 腿部动作分析：通过对跑步者的腿部动作进行分析，如腿部摆动的角度、频率等，可以识别出跑步方式。

可以利用计算机视觉技术对视频或图像进行分析。

- 生物力学分析：通过测量跑步者的力量、速度和力的分布等参数，可以识别跑步方式。

可以使用力板、运动捕捉系统等设备进行生物力学分析。

这些识别方法需要充分的数据和算法支持，可以应用于人们的运动监测、健身训练和健康管理等领域。

然而，识别方法的准确度和可靠性仍然需要进一步的研究和探索。

请注意，以上内容仅供参考，并不能代表绝对准确性，具体应用时仍需根据实际情况进行判断和使用。