步态识别方法的分类及各类方法的比较

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。

步态识别技术研究综述作者：张帅曾莹来源：《科技视界》 2014年第22期张帅曾莹（湖南农业大学东方科技学院，湖南长沙 410128）【摘要】步态识别是生物特征识别技术的一个新兴领域，旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。

本文对步态识别过程的步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段进行了综述，分析了现有步态识别算法的特点，总结了步态识别研究存在的问题及未来研究方向。

【关键词】生物特征识别；步态识别；步态检测；特征提取０引言生物特征识别技术是根据每个人独有的、可以采样检测的生理特征或行为特征进行身份识别的技术。

第一代生物特征识别技术主要利用人的指纹、脸像等特征进行识别，这通常要求上体近距离或接触性的协作感知，在远距离的情况下，这些特征不可能被利用。

由于个体之间身体结构和运动行为上的基本特性不同，步态运动为人的识别提供了独特的线索。

步态具有非接触性、难以隐藏或伪装、易于捕捉等特点，且不受距离影响。

除了步态本身的特点，PC处理器能力的提升，高速数据存储设备的出现，人体建模、运动跟踪等计算机视觉处理技术的提高等因素使得步态识别技术成为一种新的可行的安全应用，极具研究意义与研究价值。

近几年来步态势识别技术引起了世界各国学术科研机构的广泛的关注。

美国国防高级研究所项目署资助的重大项目——HID（Human Identification a Distance）计划开展的多模态视觉监控技术以实现远距离情况下的人的检测、分类和识别。

１步态识别过程步态识别旨在根据人行走时的姿势来进行人的身份认证。

步态识别过程可以划分为步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段。

１.1 步态检测步态检测是从人行走的视频序列中提取步态轮廓区域，这方面的工作包括背景建模、前景检测和形态学后处理等。

步态轮廓的有效分割对于特征提取、分类识别等后期处理非常重要，因为后续处理过程仅考虑图像中轮廓区域的像素。

常用的步态检测方法有背景减除法、时间差分法、光流法等。

《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，步态识别技术在生物特征识别领域中逐渐崭露头角。

步态识别系统通过捕捉和分析人体行走时的姿态特征，实现对个体的身份识别。

本文将重点研究基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统，通过理论分析、实验设计以及实验结果，全面探讨该系统的设计与实现。

二、相关技术概述步态识别技术主要包括基于模型的步态识别和基于视频的步态识别两种。

基于模型的步态识别通过构建人体的三维模型进行步态分析，而基于视频的步态识别则主要依靠图像处理技术从视频中提取步态信息。

本文将主要关注基于视频的步态识别技术。

（一）图像处理技术图像处理技术是步态识别系统的核心，主要包括图像预处理、剪影提取和特征提取等步骤。

图像预处理用于消除图像噪声、提高图像质量；剪影提取则是将人体从背景中分离出来，形成人体剪影；特征提取则是从人体剪影中提取出步态特征。

（二）姿态特征分析姿态特征是步态识别的重要依据，包括人体的关节角度、肢体运动轨迹等。

通过对姿态特征的分析，可以实现对个体的步态识别。

三、系统设计与实现（一）系统设计思路本文提出的步态识别系统设计思路主要包括以下几个步骤：首先，通过图像处理技术从视频中提取出人体剪影；其次，对剪影进行姿态特征分析，提取出关键的人体姿态特征；最后，通过模式识别技术对提取的姿态特征进行分类与匹配，实现对个体的身份识别。

（二）系统实现方法1. 图像预处理：采用滤波、二值化等图像处理技术对原始图像进行预处理，消除噪声、提高图像质量。

2. 剪影提取：利用背景减除法或阈值分割法等算法从图像中提取出人体剪影。

3. 姿态特征提取：通过分析人体关节角度、肢体运动轨迹等特征，提取出关键的人体姿态特征。

4. 模式识别：采用机器学习、深度学习等算法对提取的姿态特征进行分类与匹配，实现对个体的身份识别。

四、实验设计与结果分析（一）实验设计本文通过设计实验来验证所提出的步态识别系统的性能。

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。

步态周期划分及步态分析方法的演变“双足直立行走”，是人类进化史上的第一次重大转变，使得人类这一物种从其他灵长类中单独进化出来。

其他双足站立的物种（如鸟类、袋鼠等）因大多仅靠两条腿蹒跚行走或跳来跳去，因此不可称为“双足直立行走”。

可见，人类的行走方式是如此特别。

本篇文章的对象主要是人类，包括人类的步态中的一些细节以及一些分析步态的方法。

1. 步态释义“步态”（Gait）一词最早是用于描述马，因为其是四足动物有着比人类更明显的步态（行走、小跑、慢跑、疾驰等）。

现如今步态通常定义为：一种利用上下肢的循环运动进而向前移动身体的技能。

然而，在大多数步态分析的文献中，通常交替使用“步态”、“行走”和“走路”这三个词。

但其实，“步态”与后两者其实是有区别的。

“步态”描述的是“行走的方式或风格”，而不是行走过程本身。

2. 步态周期的划分每个人身体结构、年龄、性别等都有着各自的特点，因此步态也会有不同的特点，但总的来说，正常的步态周期都遵循以下的划分。

一侧腿足跟首次着地到再次着地即为一次步态周期。

一次正常的步态周期中存在7个关键时刻，即足跟触地、对侧足脚趾离地、足跟离地、对侧足跟骨触地、脚趾离地、双足相邻、胫骨垂直地面（图1）。

这7个关键时刻将一个完整的步态周期分为7个不同的时期（图1），即初始着地期（Initial contact）、支撑反应期（Loading response）、中点支撑期（Mid stance）、支撑后期（Terminal stance）、摆动前期（Pre-swing）、摆动早期（Initial swing）、摆动中期（Mid-swing）与摆动后期（T erminal swing）。

3. 步态分析释义步态分析可以定义为观察、记录、分析和解释作为步态技能一部分的运动模式的一套程序。

传统上，步态分析的目的是收集信息，以了解控制、改善表现、诊断运动障碍以及评估治疗和康复计划。

临床步态分析可以进一步定义为记录和解释步态生物力学测量的过程，以了解疾病和功能障碍的影响。

几种常用步态检测典型算法的设计比较
余佩;韩勇强
【期刊名称】《导航定位与授时》
【年(卷),期】2018(005)004
【摘要】基于步态检测技术是影响行人导航定位系统精度的一项关键因素,在研究了相关行人导航文献后,对行人步行状态建立模型,并选取了三种常见的步态检测算法,峰值检测算法、自适应峰值检测算法和零点检测算法,介绍分析了这几种算法的基本原理和设计思路.随后,在相同的环境下,基于同样的设备和测试者,设置几组不同的步行状态,分别使用三种算法对行人的运动步数进行测试统计.最后,比较测试结果,分析说明了三种算法的精确度以及各自的优缺点.
【总页数】6页(P21-26)
【作者】余佩;韩勇强
【作者单位】北京理工大学自动化学院,北京100081;北京理工大学自动化学院,北京100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.几种典型红外弱小目标检测算法的性能评估 [J], 高陈强;张天骐;李强;景小荣
2.几种常用自动喷水灭火系统的技术设计比较 [J], 王华章
3.几种典型的图像边缘检测算法的分析比较 [J], 谭艳;王宇俊;李飞龙;葛耿育
4.车流量检测几种常用算法分析 [J], 曹华军
5.几种典型的图像边缘检测算法的分析比较 [J], 谭艳; 王宇俊; 李飞龙; 葛耿育因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

203第9期2021年9月机械设计与制造Machinery Design & Manufacture 多维数据关联的机器人运动步态识别方法陈先睿（贵州大学体育学院，贵州贵阳550025）摘要:针对机器人运动步态识别方法存在有效识别率较低等问题，提出一种基于多维数据关联的机器人运动步态识别方法。

首先通过背景减除法进行图像提取，采用形态学方法去除图像中的噪声及空洞；然后使用多维数据关联提取机器 人运动步态轮廓形状静态特征，将计算动作能量ffl(AEI)以及步态能量图(GEI )进行对比分析，获取GEI 更多的动态能量信息；最后通过FEI 进行Fan —Beam 变换，采用核主成分分析进行空间降维，获取运动目标的频率动态特征，将两个特征进行融合实现机器人运动步态识别。

实验结果表明，研究方法能够快速、准确实现机器人运动步态识别，实际应用效果好。

关键词：多维数据关联;机器人;运动步态识别；图像噪声与空洞;核主成分分析中图分类号:TH16;TP242文献标识码:A文章编号:1001-3997(2021 )09-0203-04Gait Recognition Method of Robot Based on Multidimensional Data AssociationCHEN Xian-rui(Institute Of Physical Education Of Guizhou University, Guizhou Guiyang 550025, China)Abstract : Aiming at the problem of low effective recognition rate in robot motion gait recognition methods, a robot motion gaitrecognition method based on multi —dimensional data association is proposed. Firstly, the image is extracted by background sub ­traction method, and the noise and holes in, the image are removed by morphological methods; Then the static f eatures of t he robot motion gait contour shape are extracted using multi-dimensional data association, and the action energy map (AEI) and gait en ­ergy map (GEI) conduct comparatwe analysis to obtain more dynamic energy information of GEI; Finally, perform Fan-Beamtransformation through FEI, and use nuclear principal component analysis to reduce the spatial dimension, obtain the f requency dynamic characteristics of the moving target, and f use the two characteristics to realize the robot movement gait recognition. The experimental results show that the research method can quickly and accurately realize the robot movement gait recognition, andthe p ractical application effect is good,e ffect is good.Key Words : Multidimensional data association; Robot; Motion gait recognition; Image noise and hole; Kernel prin ­cipal component analysis1引言现阶段指纹、人脸等生物特征识别技术在足球训练、交通以及工业等领域中已经有了十分广泛的应用但是这些生物特征的获取需要依靠近距离或者接触性的协作感知方法，而且这些信息容易伪装或隐藏，所以生物特征识别技术的应用范围受到了 一定的限制，因此一种全新生物特征弓I 起了相关专家的广泛关注,这就是步态。

膝关节步态评估方法膝关节步态评估是运动医学和康复领域的重要研究方向之一，膝关节步态评估可以通过分析人的步态来确定膝关节的功能状态，进而引导医学个体化康复方案的开发。

膝关节步态评估有多个方法，包括动作捕捉、电磁控制、加速度计、气压传感器等，本文将介绍其中常用的膝关节步态评估方法。

一、三维运动分析三维运动分析（three-dimensional motion analysis, 3DMA）是一种常见的膝关节步态评估方法。

该方法通过使用多个摄像机捕捉人体运动的立体图像，并使用相关的软件对图像进行处理和分析，进而获得关节角度、关节运动轨迹、身体位置等相关数据。

该方法不仅能够准确获取运动的数据，而且能够对运动过程进行精细的分析，从而洞察影响运动的因素和每个细节的作用。

3DMA也可以检测出不易被肉眼察觉的偏差，这对确保诊断的准确性具有重要意义。

3DMA还可以客观评估术后病人的康复情况。

二、压力分布测量现代科技的发展让人类拥有了测量身体负载和压力变化的技术手段。

采用压力分布测量法（pressure mapping）来评估膝关节步态也是常用的方法。

该技术是通过在地板或膝关节上配置与电极相关的压力传感器，测量人体在行走期间的不同步态下膝关节的负载和压力分布。

该技术可以定量反映膝关节力量平衡和走路时的负载分布情况，以及这些因素在疾病和康复中的变化。

该方法还可以评估膝关节支持 stabilometry、肌肉调和力（muscle co-activation）和肌肉力量平衡（muscle isokinetic force）。

三、表面肌电图表面肌电图（surface electromyography, sEMG）是一种非侵入性测试技术。

该技术通过将一些表面肌肉（如大腿四头肌）上的电极与一个记录器相连，在完成步态过程中，观察肌肉电活动模式的变化，来评估膝关节动力触发机制和相关肌肉动力功能的改变。

表面肌电图能够直接测量肌肉的活动，并准确感知肌肉组织的状况和变化。

基于度量学习的步态识别比较研究
刘东;胡峻林
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2022(32)9
【摘要】步态识别是一项根据人在行走中的动作特征进行身份识别的技术,与其他生物特征识别方法相比,其可以实现远距离、非接触识别,在监控、安防等领域有着广泛的应用。

度量学习在模式识别任务中起着非常重要的作用,其从训练样本中学习出合适的距离函数来度量样本间的相似性,以提高识别率。

为此,从度量学习视角对步态识别问题进行研究,比较分析几种经典的度量学习方法在步态识别中的性能表现。

首先从步态序列中提取步态能量图作为行人的步态特征,然后使用度量学习方法学习距离度量,使得在该度量下同一类样本间的距离最小化和不同类样本间的距离最大化,以提升步态识别的正确识别率。

在广泛使用的CASIA-B与CASIA-C 步态数据集上进行了一系列的对比实验,实验结果展示了几种度量学习方法的识别性能,为今后的步态识别研究提供了一些基准结果。

【总页数】7页(P89-94)
【作者】刘东;胡峻林
【作者单位】北京化工大学信息科学与技术学院;北京航空航天大学软件学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用
2.基于度量学习和深度学习的行人重识别研究
3.基于深度学习的步态识别算法优化研究
4.基于多尺度特征迁移学习的步态识别研究
5.基于深度学习的步态识别算法及其应用研究
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多特征融合的步态识别算法随着智能化技术的不断发展，步态识别技术逐渐成为研究热点。

步态识别技术可以应用于诸如健康管理、安全监控、智能家居等领域，因此具有广泛的应用前景。

当前，步态识别算法主要采用多特征融合的方法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

本文将介绍多特征融合的步态识别算法及其应用。

一、多特征融合的步态识别算法多特征融合的步态识别算法是一种综合利用多种传感器信息的方法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

一般来说，步态识别算法主要包括三个步骤：数据采集、特征提取和分类识别。

多特征融合的步态识别算法主要是在特征提取和分类识别两个步骤中进行融合。

在特征提取方面，多特征融合的步态识别算法可以利用多种传感器信息，如加速度计、陀螺仪、磁力计等，提取多种特征，如时域特征、频域特征、小波特征等。

这些特征可以综合反映人体步态的动态和静态特征，从而提高步态识别的准确性。

在分类识别方面，多特征融合的步态识别算法可以采用多种分类器，如支持向量机、人工神经网络、决策树等。

这些分类器可以综合利用多种特征信息，从而提高步态识别的鲁棒性。

二、多特征融合的步态识别应用多特征融合的步态识别算法在实际应用中具有广泛的应用前景。

以下是几个实际应用的例子：1. 健康管理多特征融合的步态识别算法可以用于健康管理领域，如老年人健康管理。

通过采集老年人的步态信息，可以判断老年人的身体状态，如步态是否稳定、步速是否正常等，从而及时发现老年人身体的异常情况，提高老年人的生活质量。

2. 安全监控多特征融合的步态识别算法可以用于安全监控领域，如监狱安全监控。

通过采集犯人的步态信息，可以判断犯人的行为是否正常，如是否有逃跑行为等，从而加强监狱的安全管理。

3. 智能家居多特征融合的步态识别算法可以用于智能家居领域，如智能门锁。

通过采集家庭成员的步态信息，可以识别家庭成员的身份，从而实现智能门锁的自动开关，提高家庭安全性。

三、结论多特征融合的步态识别算法是一种综合利用多种传感器信息的方法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

步态识别国内外研究现状步态识别技术指通过分析人体步态的生物特征来识别和验证个体身份的一种生物识别技术，该技术可以应用于安全监控、智能家居、医疗健康等领域。

本篇论文将从国内外两个方面介绍步态识别技术的研究现状，并分析其存在的问题和未来发展趋势。

一、国内步态识别研究我国步态识别研究相对起步较晚，但近年来随着科技进步和应用需求的增加，该领域取得了不少进展。

目前国内主要的步态识别技术包括基于视频的步态识别技术和基于惯性测量单元（IMU）的步态识别技术。

1. 基于视频的步态识别技术基于视频的步态识别技术主要通过分析人体在行走过程中的姿态变化、步幅、步速等特征，从而对个体进行身份验证。

典型的方法包括基于特征提取的方法、基于模式识别的方法和基于深度学习的方法。

在特征提取方面，优化类的特征选择方法是目前应用最为广泛的技术。

例如，Weng等人提出了一种结合多特征的步态识别方法，通过选择人体的关键帧并应用SIFT和HOG特征提取来识别个体身份（Weng等，2016）。

但是，该方法存在识别率低和对光照等环境因素的敏感性等问题。

基于模式识别的方法可以分为有监督学习和无监督学习两种。

有监督学习方法需要先训练分类器，然后使用测试数据进行验证。

吕等人提出了一种基于矩形规范化的卷积神经网络（CNN）模型，能够识别不同的步态(吕等，2018）。

无监督学习方法不需要事先提供标签数据，能够自动地组织数据，提取有价值的结构。

吴等人使用了非负矩阵分解方法来探索步态数据中的隐藏结构（吴等，2017）。

基于深度学习的方法目前在步态识别领域也取得了不少进展。

Zhang等人提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的步态识别算法，使用数据增强技术来增加训练数据的数量，并采用多任务学习的方式同时考虑髋关节和膝关节的信息，从而提高识别率（Zhang等，2020）。

2. 基于IMU的步态识别技术IMU是一种集成了加速度计、陀螺仪和磁力计等多种传感器的设备，可以实时测量人体在空间中的运动状态。

步态识别研究进展引言步态识别作为一种重要的生物特征识别技术，在身份认证、安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

步态识别是通过分析个体的行走视频或步态序列，自动识别或分类不同个体的技术。

随着深度学习、计算机视觉等技术的快速发展，步态识别研究取得了显著的进展。

本文将深入探讨步态识别技术的最新进展、应用拓展及未来展望。

步态识别技术概述步态识别技术涉及多个学科领域，包括运动分析、图像处理、机器学习等。

基本流程包括步态特征提取、模型训练和分类识别三个阶段。

常用的技术手段包括：1、运动分析：通过视频或传感器捕捉步行序列，运用运动学理论进行分析，提取步态特征。

2、图像处理：对捕捉到的步行图像进行预处理，如去噪、增强、分割等，以提高图像质量。

3、机器学习：采用传统的机器学习算法（如SVM、KNN等）或深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）进行特征学习和分类。

步态识别研究进展1、步态识别的准确性提高近年来，深度学习在步态识别领域的性能得到了显著提升。

研究人员提出了许多基于深度学习的步态识别算法，如卷积神经网络（CNN）结合时序信息的算法、循环神经网络（RNN）结合运动学信息的算法等。

这些算法在大型步态数据库上进行了验证，准确率和性能得到了显著提升。

2、步态识别的应用拓展步态识别技术在人机交互、安防等领域的应用也得到了广泛探讨。

在人机交互方面，步态识别技术为智能轮椅、助行器等设备的控制提供了新的解决方案；在安防领域，步态识别技术可用于智能监控、异常行为检测等，提高公共安全。

然而，目前步态识别应用仍存在一些挑战和限制，如对环境光照、个体装备等因素的依赖。

3、步态识别的影响和未来展望步态识别技术对个人身份认证、公共安全等领域的影响越来越大。

未来，步态识别研究将面临更多的挑战和机遇。

随着数据获取和标注技术的发展，更高质量的步态数据库将为模型训练和评估提供更充分的支持。

同时，如何提高模型的鲁棒性和适应能力，以应对不同场景和环境下的挑战，将是未来研究的重要方向。