Simi視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在步態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用

高毅

（中國(guó)刑事警察學(xué)院 痕跡檢驗(yàn)技術(shù)系，遼寧 沈陽(yáng)100854）

Simi視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在步態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用

高毅

（中國(guó)刑事警察學(xué)院 痕跡檢驗(yàn)技術(shù)系，遼寧 沈陽(yáng)100854）

目的 探討人體行走運(yùn)動(dòng)主要步態(tài)特征參數(shù)新的提取識(shí)別方法和定量化分析技術(shù)。方法以步態(tài)分析技術(shù)與傳統(tǒng)的足跡檢驗(yàn)理論和方法為基礎(chǔ)，運(yùn)用先進(jìn)的Simi Motion視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，對(duì)50名健康男性正常行走的步態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行識(shí)別和分析。結(jié)果提出了一種基于關(guān)節(jié)點(diǎn)的步態(tài)特征提取方法，得到了行走步態(tài)特征的基本參數(shù)，為步態(tài)特征定量化檢驗(yàn)提供技術(shù)支持。結(jié)論 研究表明，simi視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)可以獲得較精確的步態(tài)特征數(shù)據(jù)，能夠滿足人體步態(tài)分析的需求，進(jìn)而達(dá)到人身個(gè)體識(shí)別的目的。

步態(tài)識(shí)別；特征提??；simi；量化檢驗(yàn)

1 概述

步態(tài)識(shí)別是運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)與圖像處理等多種信息技術(shù)手段對(duì)人的行走姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人身份的認(rèn)證。由于每個(gè)人在生理結(jié)構(gòu)、行走方式及習(xí)慣基本特征上不同，并在一定時(shí)期內(nèi)具有較高的穩(wěn)定性，所以步態(tài)識(shí)別為人身識(shí)別與分析提供了獨(dú)特的線索。步態(tài)識(shí)別融合了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別及視頻、圖像處理等多項(xiàng)技術(shù)，關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要包括步態(tài)特征提取、分析和識(shí)別三個(gè)方面。同時(shí)，步態(tài)識(shí)別還具有遠(yuǎn)程監(jiān)控、不易偽裝等優(yōu)點(diǎn)。因此，這種新的識(shí)別方法在機(jī)場(chǎng)、銀行監(jiān)控及刑偵、安保、甚至反恐等部門都有著廣泛的應(yīng)用[1]。

2 實(shí)驗(yàn)裝置與方法

2．1 系統(tǒng)組成

德國(guó)Simi Motion運(yùn)動(dòng)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)是基于Windows操作系統(tǒng)的視頻分析系統(tǒng)，可控制多達(dá)6個(gè)攝像機(jī)同步拍攝，并可手動(dòng)解析或使用自動(dòng)標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別和跟蹤解析運(yùn)動(dòng)動(dòng)作，能夠處理每秒25幀的標(biāo)準(zhǔn)錄像到每秒10000幀的高速錄像。同步誤差僅1ms；系統(tǒng)組成包括臺(tái)式電腦，松下GS308數(shù)碼攝像機(jī)，標(biāo)定架、直徑25.4mm標(biāo)記球20個(gè)?？梢砸匀魏嗡俣葋?lái)進(jìn)行視頻回放和動(dòng)作捕捉，距離、角度、速度和加速度等步態(tài)特征參數(shù)可以用圖形來(lái)顯示。

2．2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象及方法

步態(tài)分析的關(guān)鍵技術(shù)在于高精度的三維人體運(yùn)動(dòng)捕捉。實(shí)驗(yàn)中采用光學(xué)式運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)，相關(guān)工作主要包括四個(gè)步驟[2]：攝像機(jī)定標(biāo)，標(biāo)記點(diǎn)提取，標(biāo)記點(diǎn)跟蹤和標(biāo)記點(diǎn)三維重建（如圖1～4）。

圖1 攝象機(jī)定標(biāo)

圖2 標(biāo)記點(diǎn)提取

圖3 標(biāo)記點(diǎn)跟蹤

圖4 人體標(biāo)記點(diǎn)三維模型重建

選擇50名測(cè)試者，記錄他們的年齡、身高、體重。在視頻錄制的過(guò)程當(dāng)中，在每人的腕關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)分別綁上光學(xué)標(biāo)定球，以正常行走速度通過(guò)Simi Motion運(yùn)動(dòng)圖像分析系統(tǒng)，并以同樣的方式重復(fù)30次實(shí)驗(yàn)，同步記錄Simi視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)的數(shù)據(jù)及各數(shù)據(jù)在三維空間中x、y、z軸的變化[3]。

3 步態(tài)參數(shù)描述

每個(gè)個(gè)體的生理、身體結(jié)構(gòu)都不盡相同，并在長(zhǎng)期的成長(zhǎng)、生活環(huán)境中形成與之相適應(yīng)的行走習(xí)慣動(dòng)作既所謂的行走姿態(tài)的動(dòng)力定型。這種步態(tài)上的動(dòng)力定型不僅具有人體特征之間的顯著差異，同時(shí)，在一定時(shí)期內(nèi)具有較高的穩(wěn)定性。因此對(duì)步態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行量化描述，可以為步態(tài)分析和識(shí)別提供科學(xué)的依據(jù)。

3．1 步態(tài)時(shí)間參數(shù)

人體的行走在時(shí)間、距離上往往表現(xiàn)為左右足交替支撐和擺動(dòng)的周期性運(yùn)動(dòng)。行走運(yùn)動(dòng)中，一只腳連續(xù)兩次處于著地狀態(tài)，則構(gòu)成一個(gè)完整的步態(tài)周期，一個(gè)步態(tài)周期又可根據(jù)時(shí)間的前后分為支撐階段和擺動(dòng)階段（如圖5）。當(dāng)一只足進(jìn)入到支撐階段，對(duì)側(cè)足還沒(méi)有離開(kāi)地面，此時(shí)稱為雙支撐階段，支撐階段的其他時(shí)間為單支撐階段。由于人身個(gè)體的差異，各階段占整個(gè)步態(tài)周期的時(shí)間參數(shù)不同，見(jiàn)表1。

圖5 步態(tài)時(shí)間參數(shù)

表1 支撐、擺動(dòng)及雙支撐時(shí)期占周期的百分比 （%）

由表1可見(jiàn)，對(duì)于不同年齡段的實(shí)驗(yàn)人群，支撐、雙支撐階段占步態(tài)周期的比例在時(shí)間參數(shù)上不盡相同，反映了人體步態(tài)特征在時(shí)間上的差異。

3．2 步幅距離參數(shù)

步幅距離參數(shù)反映的是雙足協(xié)調(diào)搭配關(guān)系和運(yùn)步動(dòng)作的特征，與人體身高、年齡、體態(tài)、性別及步行姿勢(shì)等密切相關(guān)，常用步長(zhǎng)、步寬、步角作為步態(tài)分析的重要量化指標(biāo)[4]。以步長(zhǎng)為例，通過(guò)測(cè)試各個(gè)年齡段人群的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，同時(shí)，為消除身高的影響，用步長(zhǎng)與身高的比值進(jìn)行描述，如表2。各年齡段步長(zhǎng)差異明顯。

表2 步長(zhǎng)、身高參數(shù)

3．3 空間角度參數(shù)

人體行走時(shí)，髖、膝和踝關(guān)節(jié)屈伸運(yùn)動(dòng)特性包括腳跟著地時(shí)刻關(guān)節(jié)角度、腳尖離地時(shí)刻關(guān)節(jié)角度、以及最大屈曲角度和伸展角度等特定角度，同時(shí)還包括行走時(shí)上肢擺動(dòng)姿勢(shì)。由于人體行走時(shí)步態(tài)主要體現(xiàn)在矢狀面內(nèi)，因此，步態(tài)特征的空間角度主要提取矢狀面內(nèi)的關(guān)節(jié)角度。以膝關(guān)節(jié)比較為例，選取兩名身高、體重、年齡基本相似的測(cè)試者1和測(cè)試者2，行走速度約為1m/s，兩名測(cè)試者行走姿勢(shì)及3D棍狀圖如圖 6、圖 7。

圖6 1號(hào)測(cè)試者行走姿勢(shì)及3D棍狀圖

圖7 2號(hào)測(cè)試者行走姿勢(shì)及3D棍狀圖

比較兩名測(cè)試者膝關(guān)節(jié)的角度可以發(fā)現(xiàn)：1號(hào)測(cè)試者的膝關(guān)節(jié)最小角度遠(yuǎn)小于2號(hào)測(cè)試者，兩人之間膝關(guān)節(jié)最小角度的差值可以達(dá)到26.7°。膝關(guān)節(jié)的角度曲線圖如圖8、圖9（縱軸單位為度）。

圖8 1號(hào)測(cè)試者膝關(guān)節(jié)的角度曲線圖

圖9 2號(hào)測(cè)試者膝關(guān)節(jié)的角度曲線圖

實(shí)驗(yàn)表明膝關(guān)節(jié)角度可以作為重要的步態(tài)特征指標(biāo)用于人身個(gè)體的同一認(rèn)定和分析。

同時(shí)，對(duì)于不同的運(yùn)動(dòng)主體，由于上肢擺臂姿勢(shì)的不同，使得上肢各個(gè)關(guān)節(jié)的彎曲角度也會(huì)不同。以上肢肘關(guān)節(jié)為例，實(shí)驗(yàn)選取兩名測(cè)試者進(jìn)行比較，其身高、體重、年齡相似，行走速度約為1.5m/s，行走時(shí)擺臂姿勢(shì)都是身體前后擺臂。區(qū)別是一個(gè)擺小臂、一個(gè)擺大臂，其中擺小臂者編號(hào)為3，擺大臂者編號(hào)4。兩名測(cè)試者行走姿勢(shì)及3D棍狀圖如圖10、圖11。

圖10 3號(hào)行走姿勢(shì)3D棍狀圖

圖11 4號(hào)行走姿勢(shì)3D棍狀圖

比較表4中肘關(guān)節(jié)最大彎曲角度可以看出：擺小臂的最大彎曲角度明顯大于擺大臂的最大彎曲角度。肘關(guān)節(jié)角度曲線圖如圖12、圖13。

圖12 3號(hào)肘關(guān)節(jié)彎曲角度曲線

圖13 4號(hào)肘關(guān)節(jié)彎曲角度曲線彎曲角度曲線

通過(guò)以上實(shí)驗(yàn)表明，基于空間關(guān)節(jié)角度參數(shù)的步態(tài)識(shí)別，可以有效地區(qū)分不同的運(yùn)動(dòng)主體。

3．4 速度、加速度參數(shù)

在步行中，兩腿交替進(jìn)行地面支撐和空間擺動(dòng)運(yùn)動(dòng)，但由于個(gè)體差異，如身高，年齡，性別，體態(tài)以及行走習(xí)慣的差異性，速度和加速度表現(xiàn)出個(gè)體差異。將兩個(gè)不同行走速度的人在相同實(shí)驗(yàn)情況下比較，進(jìn)一步分析在不同行走速度下的以加速度為步態(tài)特征的變化情況。選取不同人在正常行走速度為1 m/s和2m/s的兩種情況下實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行比較分析。

圖14 正常速度人膝關(guān)節(jié)的加速度曲線圖

圖15 快走人膝關(guān)節(jié)的加速度曲線圖

不同行走速度時(shí)，以膝關(guān)節(jié)加速度的比較為例，從表3中膝關(guān)節(jié)各方向最大加速度可以看出：行走速度加快，膝關(guān)節(jié)在X軸上的最大加速度加大明顯，而在Y軸和Z軸上的變化不是特別明顯。膝關(guān)節(jié)加速度曲線圖如圖14、圖15（縱軸單位為m/s2）。

表3 膝關(guān)節(jié)xyz軸最大加速度 （單位：m/s2）

實(shí)驗(yàn)得出不同人步態(tài)加速度明顯不同，反映了行走的動(dòng)力定型特點(diǎn)和邁步的特征，具有明確的人身個(gè)體識(shí)別性[5]。

4 Simi視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在步態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用前景

Simi視頻動(dòng)作捕捉系統(tǒng)的應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)足跡檢驗(yàn)的僅僅依賴于二維的統(tǒng)計(jì)特征，而上升到人體整體行走運(yùn)動(dòng)的三維空間步態(tài)的研究。將高速攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)等組合在一起，并結(jié)合紅外、激光測(cè)量技術(shù)從不同角度視頻捕捉人體運(yùn)動(dòng)的全過(guò)程，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，記錄人體行走各周期步態(tài)特征，利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、圖形和圖像分析技術(shù)對(duì)視頻動(dòng)作連續(xù)回放，建立三維人體模型，對(duì)人體行走運(yùn)動(dòng)進(jìn)行綜合評(píng)定，其識(shí)別的精度將大幅提高。

[1]劉德俊，鸝鳴陽(yáng)，沈力行.正常青年人行走步態(tài)的實(shí)驗(yàn)研究[J].上海理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，30（1）：67-70.

[2]郭建林，高原，基于視頻的步態(tài)特征提取技術(shù)及其應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2008，（S2）：124-126.

[3]鄧秀春，王仁芳.基于三維步態(tài)特征的步態(tài)識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)仿真，2011，28（4）：279-282.

[4]史力民.足跡學(xué)[M].北京：中國(guó)人民公安大學(xué)出版社，2007：129-132.

[5]王犇，袁濤，梁燦.基于加速度特征點(diǎn)提取的步態(tài)身份認(rèn)證[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，49（10）：1601-1604.

Application of Simi Motion Capture System in Gait Recognition

GAO Yi
（China Criminal Police College， Shenyang 110854， China）

Objective To explore a new method for the extraction， recognition and quantification analysis of the major gait feature parameters of human walking.Method Base on the gait analysis techniques and traditional theories and methods of footprint examination，the gait parameters of 50 healthy men were recognized and analyzed with the advanced Simi Motion Capture System.Results A gait feature extraction method based on joint point was proposed，and the basic parameters of gait features were summarized.Conclusion The research shows that the Simi Motion Capture System can acquire more accurate data of gait features，and meet the needs of gait analysis.

gait recognition；feature extraction；Simi Motion Capture System；quantitative analysis

DF793.2

A

10.3969/j.issn.1671-2072.2013.02.016

1671-2072-（2013）02-0066-05

2012-12-02

高毅（1978-）男，講師，碩士，主要從事足跡檢驗(yàn)方面的教學(xué)、科研、辦案工作和足跡檢驗(yàn)方面的研究工作。

E-mail：gao_yi7666@sina.com。

施少培）

鑒定實(shí)踐Forensic Practice