基于機器視覺的步態(tài)模式識別與步態(tài)對稱性研究.pdf

1、步行是人體在日常生活中一種常見的行為，人體在步行過程中所呈現(xiàn)的特征具有重要的研究價值。步態(tài)分析就是對人體的步態(tài)特征進行研究，其成果已被廣泛應用于生物動力學、臨床醫(yī)學、仿人機器人、康復機器人、生物識別等領(lǐng)域。本文選用體積小、價格低廉、使用簡單的Kinect傳感器作為實驗設備，采集人體骨骼流數(shù)據(jù)，研究了步態(tài)識別和步態(tài)對稱性兩個內(nèi)容。
　　首先，本文針對不同人體在同一路況下的步態(tài)進行了識別，利用Kinect傳感器獲取人體的20個三維骨骼

2、關(guān)節(jié)點數(shù)據(jù)構(gòu)建協(xié)方差矩陣，表示在人體行走過程中各個關(guān)節(jié)點之間的聯(lián)系。通過K近鄰分類器，計算測試數(shù)據(jù)與訓練數(shù)據(jù)之間的協(xié)防方差矩陣相似度進行步態(tài)識別。實驗設計兩條路線，11名實驗者參與，4種組合的平均識別率達89％，這說明所提出的方法對行走路線的不同具有魯棒性。而后，本文利用PCA重構(gòu)技術(shù)，用人體左下肢的運動信息重構(gòu)右下肢的運動信息，并與原始的右下肢運動信息進行比較，結(jié)果表明，健康人體的下肢步態(tài)信息是對稱的。在此基礎上，針對偏癱或截止患者在

3、健康時的下肢步態(tài)信息往往沒有被記錄下來的問題，提出了一種平均步態(tài)模型，即利用健康人的平均步態(tài)信息去重構(gòu)某一患者的步態(tài)信息，并論證了該模型的合理性。最后，本文利用一種基于符號的方法對步態(tài)對稱性進行了量化。用線性分割的方法把數(shù)據(jù)分割成分段以保留數(shù)據(jù)的動態(tài)信息和整體形狀，提取特征進行分類后，根據(jù)類別對每個分段進行標號。接著建立時期直方圖，利用基于符號的對稱性指標在正常節(jié)奏行走、放慢節(jié)奏行走、故意不對稱行走三組實驗數(shù)據(jù)上進行對比分析。