课程论文 步态识别 学号： 班级：通信122 姓名：楚舒琦
目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4) 二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 基于线图模型的动态特征提取 (6) 基于整体的静态特征提取 (8) 识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (12) 八、技术难点及解决途径 (14) 技术难点 (14) 解决途径 (15) 九、参考文献 (16)
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。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正
一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。
双足机器人制作及其步态运行 一、实验目的 1 . 掌握实验室设备使用方法 2 . 学会AutoCAD知识并运用以及学习arduino单片机的基本开发 3 . 了解双足机器人平衡控制方法。 二、原理说明 1．Arduino使用说明 Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。包含硬件（各种型号的Arduino板）和软件（Arduino IDE)。它构建于开放原始 码simple I/O介面版，并且具有使用类似Java、C语言的 Processing/Wiring开发环境。主要包含两个主要的部分：硬件部分是可 以用来做电路连接的Arduino电路板；另外一个则是Arduino IDE，你的 计算机中的程序开发环境。你只要在IDE中编写双足步态程序代码，将 程序上传到Arduino电路板后，程序便会告诉Arduino电路板要做怎样 的步态运行。 2 . 双足步态算法 双足机器人平衡控制方法其中的“静态步行”（static walking），这种方法是在机器人步行的整个过程中，重心（COG，Center of Gravity）在机器人底部水平面的投影一直处在不规则的支撑区域（support region）内，这种平衡控制方法的好处是整个机器人行走的过程中，保证机器人 稳定行动，不会摔倒。但是这个平衡控制方法缺点是行动速度非常缓慢 （因为整个过程中重心的投影始终位于支撑区域）。另一种使用的平衡 控制方法是“动态步行”（dynamic walking），在这个控制方法中机器 人的步行速度得到了极大的飞跃，显而易见，在得到快速的步行速度同 时，机器人很难做到立即停止。从而使得机器人在状态转换的过程中显 现不稳定的状态，为了避免速度带来的影响。零力矩点（ZMP）被引入 到这个控制策略中，在单脚支撑相中，引入ZMP=COG。引入ZMP的好 处在于，如果ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中，机器人绝不摔倒。
第21卷第4期湖 北 工 业 大 学 学 报2006年08月 V ol.21N o.4 Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006 [收稿日期]2006-05-23[作者简介]程 琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制. [文章编号]1003-4684(2006)0820101203 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究 程 琼,庄留杰 (湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068) [摘 要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维 系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具. [关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41 [文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术, 当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别. 1 步态识别系统组成 步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视 觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果 . 2 基于视觉的步态分析 步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是 以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1]. 许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题. 可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具. 3 步态识别方法分类 当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征. 步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运 动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].
1、简介 机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。 腿式机器人的腿部具有多个自由度,使运动的灵活性大大增强.它可以通过调节腿的长度保持身体水平,也可以通过调节腿的伸展程度调整重心的位置,因此不易翻倒,稳定性更高. 腿式机器人也存在一些不足之处.比如,为使腿部协调而稳定运动,从机械结构设计到控制系统算法都比较复杂;相比自然界的节肢动物,仿生腿式机器人的机动性还有很大差距. 腿的数目影响机器人的稳定性、能量效率、冗余度、关节控制的质量以及机器人可能产生的步态种类. 2、研究方法 保持稳定是机器人完成既定任务和目标的基本要求.腿式机器人稳定性的概念: 支持多边形(supportpolygon) 支持多边形的概念由Hildebrand首先提出,用它可以方便地描述一个步态循环周期中各个步态的情况.支持多边形指连接机器人腿部触地各点所形成的多边形在水平方向的投影.如果机器人的重心落在支持多边形内部,则认为机器人稳定. 算人物脚步放置位置及达到目标位置的走法是行走技术的重要环节。 2.1 控制算法 （1)姿态控制算法 这种算法的基本思想是:已知机器人的腿对身体共同作用产生的力和力矩向量,求每条腿上的力.用数学语言表达如下(假设机器人有四条腿): 其中和z已知,要求，解出这几个力，通过控制每条腿上的力向量,就可以使机器人达到预定的姿态,实现了机器人姿态的可控性,以适应不同地形. （2）运动控制算法 这个暂时不知道 (3)步态规划算法 这种算法的基本思想是:已知机器人的腿部末端在坐标系中的位置,求腿部各个关节的关节角.当关节角确定后,就可以构造机器人的步态模式.可用算法有ZMP算法、离线规划算法。 步态规划就是基于当前系统状态设计一种算法，得到期望的控制序列。步态规划在控制
- 416 -有的效果。在急性胰腺炎的治疗中，传统的方法是绝对禁食并给与全肠外营养使胰腺得到“休息”，这样既可以较容易控制营养供应又能避免麻痹性肠梗阻及胰腺刺激。然而除了增加费用及导管相关性败血症风险以外，全肠外营养还可能使炎症过程恶化，导致新陈代谢及水电解质紊乱，增加肠粘膜渗透率，破坏肠粘膜屏障，进而引起脓毒症及多器官功能衰竭。Ionnn idis O等研究表明，肠内营养能维持肠道机械、生物、免疫屏障功能，降低内毒素血症，减少肠源性感染，并可以防止多器官功能衰竭。[25]C.S. Mansfield等通过对狗的动物实验研究表明，针对急性胰腺炎早期肠内营养较之肠外营养有更好的耐受性及更低的并发症发生率。[26]国内吴兴茂等也分析研究后得出以下结论，在阻止胰腺坏死感染方面肠内营养明显优于肠外营养[27] 。 综上所述，肠内营养在显著改善肝胆胰疾病患者的营养状态，延缓疾病发展进程，减少其并发症发生率及延长其生存率等方面显著优于肠外营养，目前已在临床治疗中广泛应用，其临床应用价值仍有待进一步研究与开发。 参 考 文 献 [1]Vieira JP,Araujo GF,et al.Parenteral nutrition versus enteral nutrition in severe acute pancreatitis [J].Acta Cir Bras. 2010,25(5):449-454. [2]Petrov MS,Whelan https://www.doczj.com/doc/7d1925059.html,parison of complications attributable to enteral and parenteral nutrition in predicted severe acute pancreatitis: a systematic review and meta-analysis [J]. Br J Nutr. 2010 ,103(9):1287-1295. [3] Vieira JP，Araujo GF,et al. Parenteral nutrition versus enteral nutrition in severe acute pancreatitis [J].Acta Cir Bras. 2010,25(5):449-454. [4]Petrov MS，Whelan K. Comparison of complications attributable to enteral and parenteral nutrition in predicted severe acute pancreatitis: a systematic review and meta-analysis [J]. Br J Nutr. 2010 ,103(9):1287-1295. [5] Quan H，Wang X，Guo C. A meta-analysis of enteral nutrition and total parenteral nutrition in patients with acute pancreatitis [J]. Gastroenterol Res Pract. 2011;2011:698248. [6] Wu X M，Ji K Q，Wang H Y,et al. Total enteral nutrition in prevention of pancreatic necrotic infection in severe acute pancreatitis[J]. Pancreas. 2010 39(2):248-251. [7]Plauth M,Cabré E,Riggio O.ESPEN Guidelines on Enteral Nutrition:liver disease[J].Clinical Nutrition. 2006(25)，285啰294. 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第４１卷 第１０期２０１４年１０月计算机科学 Ｃｏｍｐ ｕｔｅｒ ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．４１Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ ２０１４到稿日期：２０１３－０７－０１ 返修日期：２０１３－０９－０６ 本文受国家自然科学基金项目：基于云模型的音乐情感表示与识别算法研究（６１３０３１３７），基于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究（６１０７００７５），基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究（６１００３１４７），生物启发设计中产品创意造型生成机制及其演化模型研究（５１３０５０７７），广东省产学研项目基于人体行为模型的智能助行机器人研究与开发（００４１１４２０１２４６７１０３８）资助。高增桂（１９８６－），男，博士生，主要研究方向为人机接口、应用人机工程；孙守迁（１９６３－），男，博士，教授，主要研究方向为计算机辅助设计、人机共生装备；张克俊（１９７８－），男，博士，助理研究员，主要研究方向为进化计算、机器学习，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈａｎｎｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ（通信作者）；佘铎淳（１９８７－），男，硕士，主要研究方向为人机交互；杨钟亮（１９ ８２－），男，博士，讲师，主要研究方向为体感交互、生物启发设计等。面向外骨骼机器人人机交互的步态数据 获取系统及识别模型 高增桂１ 孙守迁１ 张克俊１ 佘铎淳１ 杨钟亮２ （浙江大学计算机科学与技术学院 杭州３１００２７）１ （ 东华大学机械工程学院 上海２０１６２０）２ 摘 要 外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点，通常需要获取人体相关运动信息作为控制信号源。为了采集人体步态数据，研究了生理信号与关节运动之间的关联机制，设计了一种步态数据获取系统，其利用鞋内薄膜压力传感器和关节角度传感器组成测试设备，成功采集了１５组健康男子在３ｋｍ／ｈ、４ｋｍ／ｈ和５ｋｍ／ｈ ３种速率下自然行走的步态数据。提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型， 并使用所采集的步态数据进行训练和验证。结果显示，利用此模型可有效进行关节运动的识别和预测，验证了本系统作为外骨骼人机接口的可行性。关键词 人机交互，人机接口，步态分析，基因表达式编程，外骨骼 中图法分类号 ＴＰ２３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ １０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１４．１０．００９ Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｊｏｉｎｔ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｒｅｃｏｇ ｎｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎ－ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎＧＡＯ Ｚｅｎｇ－ｇｕｉ １ ＳＵＮ Ｓｈｏｕ－ｑｉａｎ１ ＺＨＡＮＧ Ｋｅ－ｊｕｎ１ ＳＨＥ Ｄｕｏ－ｃｈｕｎ１ ＹＡＮＧ Ｚｈｏｎｇ－ｌｉａｎｇ ２ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）１（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄｏｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇ ｈａｉ ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）２ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｐｌａｙｓ ａ ｇｒｅａｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ，ａｎｄ ｕｓｕａｌｌｙ ｉｔ ｉｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｂｏｕｔ ｂｏｄｙ ｍｏｔｉｏｎ ａｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｃｏｌｌｅｃｔ ｈｕｍａｎ ｇａｉｔ ｄａｔａ ａｎｄ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ａｓ－ｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｗｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａ Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ａｃｑ ｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＧＤＳ）ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｅｉｇｈｔ ｔｈｉｎ－ｆｉｌｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ ａ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ ｓｅｎｓｏｒ．Ａｆｔｅｒ ｇａｉｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｗｅ ｏｂ－ｔａｉｎｅｄ １５ｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｍａｌｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ｎａｔｕｒａｌ ｗａｌｋｉｎｇ ｕｎｄｅｒ ｔｈｒｅｅ ｒａｔｅｓ ｉｎ ３ｋｍ／ｈ，４ｋｍ／ｈ ａｎｄ ５ｋｍ／ｈ．Ｗｅ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＧＥＰ．Ｔｈｅ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏｔｒａｉｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ＧＤＳ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｓ ａ ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｉｎ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，Ｇａｉｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＧＥＰ，Ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ １ 引言 外骨骼机器人是一种以人为主、 机械为辅的穿戴式人机一体化［１］ 装备，它巧妙地结合人的智能和机器的力量来完成 仅靠人体自身无法单独完成的任务，不仅扩展了人体感官，也增强了人体机能。由于外骨骼机器人与人体运动相平行，因此其控制要点是与使用者之间的运动适配性。为了获得和谐自然的人机交互，通常将使用者置于控制环路以形成闭环的 反馈控制回路［ ２］ 。人机接口是实现人与外骨骼通信的方式，它通过采集人体生理信息，获得人体运动意图，帮助外骨骼制 定有效的控制策略［ ３］ 。对下肢外骨骼而言，人机接口的功能是分析和预测人体步态数据。步态是人类步行的综合特征，包括中枢命令、身体 平衡和协调控制，涉及肢体肌肉和关节的协同运动。其中，骨骼是运动的杠杆，关节用于运动的联系，神经系统用于控制， 肌肉收缩作为动力，从而实现下肢的行走运动［ ４］ 。典型步态是连续的周期运动，包含许多复杂的生理信息，步态分析旨在检测和分析这一过程中的运动轨迹、接触力信息、肌电信号等 生理参数变化规律并应用于医学、生物工程等领域［ ５］ 。随着计算机科学的发展，步态分析和识别研究取得了长足进步，常用的方法是基于视觉的步态分析及利用生理信号测量的分析等。基于视觉的步态分析主要用于临床诊断以及身份识别，而对外骨骼机器人的控制通常采用生理信号测量方法。脑机接口（Ｂｒａｉｎ－Ｍ ａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＢＭＩ）是当前智能控制领域的研究热点［６］ ，其局限在于难以反映人的无意识行 为。利用表面肌电信号（ｓＥＭＧ） 分析技术提取反映运动意愿· ２４·
步态识别方法的分类及各类方法的比较 程汝珍1,2 1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@https://www.doczj.com/doc/7d1925059.html, 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：TP391.4 1.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。
中国矿业大学徐海学院 双足竞步机器人设计与制作技术报告 队名：擎天柱班级：电气13-5班_________________________ 成员：郭满意游世豪侯敏锐唐丽丽 侯伟俊王胜刘利强杨光 题目双足竞步机器人__________________________________________ 任课教师：李富强_________________________________________ 2015年12月 双足竞步机器人设计与制作任务书
任务下达日期：2015年10月16日 设计日期：2015年11月1 日至2014年12月31日 设计题目：双足竞步（窄足）机器人的设计与制作 设计主要内容和完成功能： 1、双足竞步机器人机械图设计; 2、双足竞步机器人结构件加工; 3、双足竞步机器人组装； 4、双足竞步机器人电气图设计; 5、双足竞步机器人控制板安装; 6、整机调试 7、完成6米的马拉松比赛。 教师签字: 双足机器人的机构是所有部件的载体，也是设计双足机器人最基本的和首要的工作本文根据项目规划和控制任务要求，按照从总体到部分、由主到次的原则，设计了一种适 合仿人双足机器人控制的机构。文章首先从机器人整体系统出发，制定了总体设计方案，再根 据总体方案进行了关键器件的选型，最后完成了各部分机构的详细设计工作。经过硬件设计、
包括机械结构设计、电路设计与制作，机器人步态规划算法研究，利用Atmega8芯片实现了对六个舵机的分时控制，编写VC上位机软件,通过串口通信对双足 竞步机器人进行调试，通过人体仿生学调试出机器人的步态规划。实现了双足竞步机器人稳定向前行走、立正。 关键词：双足机器人、机械结构 目录 1系统概述 (1) 2硬件设计 (2) 2.1机械结构 (2) 2.2电路设计 (2) 3软件设计 (4) 3.1 AVR 单片机程序设计 (4) 3.2 PC上位机调试软件设计 (4) 4系统调试 (5)
邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年 技术创新 人工智能 《ＰＬＣ技术应用２００例》 您的论文得到两院院士关注 基于贝叶斯网络的步态识别 ＨｕｍａｎｇａｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ （北京科技大学）张 磊刘冀伟 Ｚｈａｎｇ，ＬｅｉＬｉｕ，Ｊｉｗｅｉ 摘要：步态作为一种重要的生物特征由于其远距离身份识别能力而逐渐受到人们的重视。本文提出了一种基于贝叶斯网络的步态识别方法。首先应用背景差方法获得运动人体侧面二值图像，将侧面像分为七部分来提取特征，采用最大方差法对 训练集进行离散化，对各部分分别建立贝叶斯网络，最后利用“投票” 规则将网络推理结果进行组合。将该方法在Ｓｏｔｏｎ步态数据库上进行试验，取得了比较理想的识别效果。关键词：生物特征识别；步态识别；贝叶斯网络 中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｇａｉｔｈａｓｒｅｃｅｎｔｌｙｇａｉｎｅｄｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｉｏｌｏｇｉｃｆｅａｔｕｒｅｆｏｒｉｔｓａｂｉｌｉｔｙｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｔｄｉｓｔａｎｃｅ． ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｈｕｍａｎｇａｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｆｏｒｅａｃｈｋｅｙｆｒａｍｅ，ａｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｍｏｖｉｎｇｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅｏｆｔｈｅｗａｌｋｉｎｇｆｉｇｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｅａｃｈｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｎｐａｒｔｓｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａｉｓｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｄｂｙｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍａｘｉｍａｌｖａｒｉａｎｃｅｄａｔａｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ．ＴｈｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｓｅｔｆｏｒｅａｃｈｓｕｂ－ｒｅｇｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｉｎｆｅｒｅｎｃｅａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｖｏｔｉｎｇｒｕｌｅ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｔｅｓｔｅｄｏｎｔｈｅＳｏｔｏｎｇａｉｔｄａｔａｂａｓｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｇａｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）０９－２－０２６３－０３ １前言 近年来在例如视频监视，智能交互等许多重要领域中对自动身份识别系统的需求显著增加，极大的促进了基于计算机视觉的远距离身份识别的研究。步态作为一种重要的生物特征由于其远距离身份识别能力而逐渐受到人们的重视。相对于指纹、虹膜等生物特征，步态还具有非入侵、难伪装等特点。 步态识别是指通过人走路方式来判断人的身份。虽然步态识别仍是生物特征识别中的新兴领域，但近年来已经涌现出了大量的研究成果。ＵＭＤ的ＣｈｉｒａｚＢｅｎＡｂｄｅｌｋａｄｅｒ等通过估计人体高度参数和步幅参数来进行识别。中科院的王亮等提出了基于Ｐｒｏｃｒｕｓｔｅｓ形状分析的识别方法。ＭＩＴ的ＬｉｌｙＬｅｅ采用七个椭圆描述人的侧面二值图像，采用椭圆参数和人体质心的高度作为特征，通过模板匹配方法进行步态识别。 贝叶斯网络是对不确定知识进行表达和推理的拓扑结构，广泛应用于人工智能、决策评估等领域。作为一种分类器，贝叶斯网络能清晰的表示上下层之间的依存关系，由于模仿了人的推理机制，贝叶斯网络能较好的表达知识的不确定性，并且能实现快速推理，因此本文提出了基于贝叶斯网络的步态识别方法。首先利用背景差获得人体侧面二值图像，以文献中的图像表示方法为基础，将其改进后用于特征提取。根据各特征间的独立关系建立贝叶斯网络，通过贝叶斯网络推理实现对步态的识别。 ２步态特征提取 人体行走是一个周期运动，如果对周期中每个静态姿势提取特征，特征维数过高，训练数据有限，建模将会非常困难。考虑到步态周期中双足支撑期和单足支撑期姿态相对稳定，因此，取这两个姿态作为关键姿态。 运动人体侧面二值图像通过背景差的方法获得，侧面二值图像的宽度随时间呈周期变化，以宽度为标准获取关键帧，这种方法算法步骤少，效率高，虽然精度有限，但仍然可以满足后面工作的要求。 Ｌｅｅ提出了将人体侧面二值图像分为七部分并用椭圆来拟合的表示方法。本文以这种方法为基础，文献中的人体结构比例，采用如下方法将侧面像分成七个区域：取人体质心，质心上半部分１／３作头部部分， ２／３作躯干部分， 质心下半部分平均分成两份，除了头部部分，用通过质心的垂线把人体区域分成前后两部分，形成共７个区域，如图１ａ所示。 这７个区域分别用一椭圆来匹配，如图１ｂ。以椭圆参数构成子区域特征向量，这些参数包括：归一化后的质心（ｘ／ｈ，ｙ／ｈ），长短轴比例（ｌ），长轴方向（α）以及相对面积（ｎ／ａｒｅａ），即各子区域的特征向量为ｒｉ＝（ｘｉ／ｈ，ｙｉ／ ｈ，ｌｉ，αｉ，ｎｉ／ａｒｅａ）， ｉ＝１，２，．．．７，ｒｉ，与人体区域的质心相对高度张磊：硕士研究生 北京市“现代信息科学与网络技术”重点实验室资助项目（基金项目编号为：ＴＤＸＸ０５０３） ２６３－－
刚柔混联步态康复机器人机构学分析 王克义1,2，张立勋1，孟浩 2 （1.哈尔滨工程大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150001； 2. 哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨 150001） 摘要：针对下肢步态康复训练需要，对一种刚柔混合并联康复机器人进行机构学研究.在满足工作空间需要的条件下，提出一种刚柔混合并联机器人，利用D-H法和影响系数法建立了系统的运动学模型，并通过牛顿欧拉法和联立约束法对力学平衡方程进行了分析，得出系统动力学具有非线性和耦合性.根据正常人步态规律，利用MATLAB和ADAMS软件进行了协作仿真，证明了所建运动学模型正确性，同时得出了关节运动与绳索运动之间对应关系.研究结果证明了刚柔混合并联康复机器人实现下肢步态康复训练的可行性，为该机器人的动力学分析和伺服控制策略研究做准备. 关键词：刚柔混合；步态；康复机器人；运动规划 中图分类号：TH113.2文献标识码： A 文章编号： Abstract：. Key words： 随着物质生活水平的提高、机器人技术的发展以及人体运动参数化描述的进步，出现了一种新型机器人——康复训练机器人。如今理论和实践已经证明，对具有肢体运动功能障碍（的）患者，借助该类机器人通过模拟正常人运动规律进行反复训练，能够防止肌肉“废用性”萎缩和关节僵硬，从而达到实现恢复肢体功能目的。在下肢步态康复训练方面，目前主要存在两类机器人：一类是通过控制脚部的运动规律（单点控制），实现带动下肢髋膝关节的运动；另一类是附着在下肢肢体上，通过控制每一个关节处的铰链旋转，实现带动关节的运动（穿戴控制）。前者传动机构容易实现，但对于具有冗余性的下肢[1]而言无法保证关节的运动精度，影响康复效果；后者能够保证关节运动精度，但传动机构和驱动装置不容易实现。德国自由大学研制了一种下肢康复机器人MGT，其步态机构采用双曲柄摇杆机构[2]，仅有1个自由度，功能单一，无法实现复杂运动规律；美国加利福尼亚大学研制了一种两自由度下肢康复机器人，通过V型机构实现对与受训练者相连的端点进行控制，该机器人具有可逆性[3]；瑞士苏黎世联邦工业大学研制了新型Lokomat下肢康复机器人，具有4个回转自由度的穿戴装置带动受训练者腿部实现步态运动，但整体机构复杂，价格昂贵[4].中国在该方面的研究也取得一定进展，哈尔滨工程大学研制出一种采用并联机构控制脚踏板实现跨步[5]，可以满足下肢各种不同运动规律的需要，但机构比较庞大；上海大学、浙江大学等单位研制了一种下肢外骨骼装置，通过电动缸直线驱动实现 收稿日期：2010-6-10 基金项目：国家863资助项目(2008AA040203);黑龙江省自然科学基金资助项目(F200904)；中央高校基本科研业务费专项资金 （HEUCF100707）. 装置的回转运动[6-7]，用以控制各个下肢关节的运动.绳索牵引并联机构具有运动速度快、惯性小、柔顺性好、结构简单等优点，现如今对其研究主要集中在工作空间、运动学、拉力优化、动力学和控制策略等内容.总结上述研究特征，该文提出一种刚柔混合并联下肢康复机器人，克服单点控制和穿戴控制的弊端，并对其进行了运动学、力学分析，通过联合仿真对机器人的步态期望运动进行了运动规划研究.为进一步研究系统的动力学和伺服控制策略提供了条件. 1 刚柔混合机器人 刚柔混合并联机器人由刚性二连杆机构和绳索牵引并联机构组成.机器人的二连杆机构通过连接装置分别附着在大、小腿上，用于带动髋关节和膝关节的转动；而绳索牵引并联机构用于控制二连杆上的牵引点在矢状面内运行，由于绳索牵引属于冗余驱动系统，为减少驱动元件，设计成完全约束定位机构[8].该刚柔混合机器人呈左右对称，考虑步态时下肢的运动空间[9]，将其中一侧的机构形式设计成如图1所示. 该机器人的刚性二连杆机构属于外骨骼装置，能够保证关节运动控制精度，改善了单点控制精度差的问题；绳索牵引不仅克服了穿戴控制中驱动装置不易布置问题，而且减小了系统惯性，能够提高系统的动态控制性能，同时柔性绳索在力闭环控制下能够降低对训练者主动性的强迫限制，提高训练安全性。
课程论文 步态识别 学号：12426009 班级：通信122 ：楚舒琦 目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4)
二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 3.1基于线图模型的动态特征提取 (6) 3.2基于整体的静态特征提取 (8) 3.3识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (13) 八、技术难点及解决途径 (14) 8.1技术难点 (14) 8.2解决途径 (15) 九、参考文献 (16)
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。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正
一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。