脚尖数据的研究及其分析

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1、2010年10月沈阳航空工业学院学报第27卷第5期JournalofShenyangInstituteofAeronauticalEngineeringOct．2010V01．27No．5文章编号：1007—1385(2010)05—0047—05脚尖数据的研究及其分析阳琴1李一波1张汝明2(I．沈阳航空航天大学自动化学院，辽宁沈阳110136；2．沈阳华岳集团海燕巾被有限责任公司，辽宁沈阳110021)摘要：大部分步态研究者将注意力投人到臀部和膝盖关节的角度变化所形成的步态特征，脚的步态特征关注还较

2、少。针对这个问题深入研究了脚的一些特征，提取了脚尖数据进行分析，并对脚尖的坐标进行变换得到时域、频域及其他信息，在中科院数据库NLPR上进行试验和研究，表明脚尖的数据可以较好的区分男女性，甚至是不同的个体。脚尖数据的表示包含了较多的属性信息，有利于步态识别的进一步研究。关键词：脚尖特征；时域；频域；能量中图分类号：TF391．4文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1007—1385．2010．05．011大部分步态研究者将注意力投入到臀部和膝盖关节的角度变化所形成的步态特征，主要方法有

3、：Cunado等⋯将大腿的倾斜角度信号作为步态特征，然后进行步态识别；在文献[1]的基础上，Cunado等¨1又提出了一种基于VHT(Veloci哆HoughTransform)的特征提取方法，将下肢关节的运动近似描述为正弦谐波运动，且将其展开成Fourier级数形式来进行步态识别；Jang—Hee等口1提取人体关节点的位置，提取关节点之间的倾斜角和角速度作为识别特征；Nixon等人【41基于臀部和膝盖等关节的角度变化轨迹进行步态识别，禹晶等”1使用大腿和小腿的倾斜角作为步态特征进行识别。脚的步态特征

4、关注还较少。作者通过观察发现，脚所形成的步态特征不仅含有个人特有信息，还有更多的属性信息，有利于实现进一步的研究。在中科院NLPR数据库上进行研究，对摄像机正侧450角时摄取脚的特征数据进行分析。深入研究了脚的特征数据，通过观察脚的运动发现，脚尖的数据信息可以较好的区分男女性别，在步态识别中起着很重要的作用。将脚近似看成一个转动的钟摆，在人行走时，脚在四周进行收稿日期：2010—09—06作者简介：阳琴(1985一)，女。湖北宜昌人，在读硕士。主要研究方向：图像处理与模式识别，E—mail：yangq

5、in—saber@163．eom；李一波(1963一)，男，吉林伊通人，教授，主要研究方向：图像处理与模式识别、生物特征技术，工业自动化等．E—mail：lyb枷蛳12@ya-hoo．com．cao一定角度的转动。脚上的所有点中，由于脚尖离脚踝的位置是最远的，旋转现象也就最明显，于是，提取脚尖数据进行试验和研究，为进一步的步态识别研究做准备。1脚尖数据提取1．1脚尖坐标数据脚的结构相对复杂，本文为研究脚的特征数据在步态识别中的有效性，采用手动提取脚尖数据来进行进一步的分析和研究。在中科院NLPR数据库

6、上的45。摄像角度时进行试验，提取在归一化后的图片中的脚尖坐标数据。如图l不同6个人的脚尖运动轨迹，戈，Y分别代表脚尖在二维图像中的像素值。人名分别为：syj，wq，wyc，xxj，hy，ljg．从图1可以看出，不同人行走时，从细节上观察，还是可以发现有较为明显的差异。1．2坐标轴转换将数据进行归一化处理，将菇一Y坐标轴转换为t一口坐标轴，其中菇，Y代表的是脚尖在图像中的像素值，t代表的是帧数，其中假设人行走的轨迹方程为Y=k木石+b，通过Hough变换，可以求出人行走的轨迹方程。这样坐标轴的转换，可

7、以避免摄像头视角的影响。如图2，叠加某个人在不同t时刻的图像，下面白线即为所求的Y的直线。从图3可以看出，脚尖的运动近似为周期运沈阳航空工业学院学报第27卷图1不周人行走的坐标轨迹(t一口)图2叠加后的结果图动，经过归一化处理后，已经没有视角的影响，而且在一定视角下保留了较好的特征信息。毛：泛≤孬磊乐孬]。蚤‘整喾茅铲拿适盒氇≮q妄一。图3进行归一化处理后的脚尖轨迹2脚尖特征数据的表示2．1时域分析当人同一个方向行走时，规定同样一只脚的脚尖从开始离地到下次开始离地时刻为一个周期，那么一个周期就分为脚尖

8、离地和脚尖着地时期。如图4所示，是完整的3个周期。表1离地时间与总时间比例人名离地时间(离地时间+着地时间)酬(女)0．436wq(男)．0．467wye(男)0．451．捌(女)0．42hy(女)0．413址l曼2Q：丝i图4某个人的3个周期人走路时，周期的影响因素较多，如心情，环境，不同人的身高等。计算(离地时间／(离地时间+着地时间)=离地时间／一个周期)，在中国科学研究院NLPR数据库上进行试验，由表1数据可以看出，相同环境下，女性(离地时间／(