利用平均影響值和概率神經(jīng)網(wǎng)絡的步態(tài)識別

袁娜，楊鵬，2，劉作軍，2

（1.河北工業(yè)大學控制科學與工程學院，天津300130；2.智能康復裝置與檢測技術教育部工程研究中心，天津300130）

利用平均影響值和概率神經(jīng)網(wǎng)絡的步態(tài)識別

袁娜1，楊鵬1，2，劉作軍1，2

（1.河北工業(yè)大學控制科學與工程學院，天津300130；2.智能康復裝置與檢測技術教育部工程研究中心，天津300130）

為了實現(xiàn)對智能下肢假肢進行有效控制，下肢步態(tài)（包括平地行走、上下樓梯和上下坡等）的有效識別是關鍵。先從提取不同步態(tài)下的特征值入手，利用平均影響值（MIV）來實現(xiàn)變量的篩選，并針對膝上截肢者的特點確定了6個特征值，分別為髖關節(jié)角度的最大值、支撐前期均值、支撐中期均值、支撐中期標準差、擺動期標準差（即Mh、ISh、MSh、SWh、MSV、SWV），然后利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡（PNN）對本實驗系統(tǒng)的5種步態(tài)進行準確識別，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡（BPNN）識別步態(tài)進行比較，試驗結果表明將特征值用平均影響值方法篩選后，用概率神經(jīng)網(wǎng)絡進行步態(tài)識別，具有較好的識別率和識別速度，其識別率與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相比提高了10%以上，驗證了該方法的有效性和可行性。

智能假肢；步態(tài)識別；平均影響值；概率神經(jīng)網(wǎng)絡；特征篩選

1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習、自組織、自適應能力，對輸入特征值的分布性、容錯性及神經(jīng)元的非線性的特性，使它成為解決模式分類［15］問題的一種手段。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，網(wǎng)絡結構上通常包含2層神經(jīng)元，第1層為隱含的徑向基層，節(jié)點的函數(shù)為徑向基函數(shù)，最常用的形式是高斯函數(shù)（radbas），如式（1）所示：

該函數(shù)的隱中心矢量cj表示某類別中第j個隱中心矢量，式（1）中σ為函數(shù)的寬度參數(shù)，即平滑因子控制了函數(shù)的徑向作用范圍。s則是表示徑向基函數(shù)的散步常數(shù)，缺省時默認為0.1，當s趨于無窮時，PNN趨近于近鄰分類器，當s趨于0時，PNN趨近于線性分類器。

隱層的第i個節(jié)點的輸出為

式中：xi指第i個訓練樣本點節(jié)點，clj為第l個類別的第j個隱中心矢量。

與基本徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的不同在于PNN的第2層采用了競爭函數(shù)作為輸出傳遞函數(shù)。當概率神經(jīng)網(wǎng)絡獲得一個輸入時，第1層神經(jīng)元計算輸入向量與輸入樣本向量的距離，并產(chǎn)生一個向量，此向量的各個元素表征輸入向量與輸入樣本向量的接近程度。第2層神經(jīng)元將與輸入向量的各種類別綜合起來，產(chǎn)生一個表征概率的輸出向量。最后，一個競爭型的函數(shù)在輸出端選擇具有最大概率的輸入向量類別，產(chǎn)生輸出1，而其他類別的輸入向量則產(chǎn)生輸出0。

2 步態(tài)特征值的提取和篩選

2.1 數(shù)據(jù)采集和處理

測試平臺采用國家康復輔具研究中心生物力學實驗室的VICON MX系統(tǒng)，實驗平臺包括平地行走、上／下樓梯和上／下坡。測試系統(tǒng)為被動光學式運動捕捉，實驗平臺上／下的4階樓梯高為10 cm，上／下斜坡的坡度為15°。利用上述VICON MX三維步態(tài)分析系統(tǒng)采集5種步態(tài)下3關節(jié)角度值。

其實，在我看來，正書和閑書，就是一個人知識的縱橫。學生時代的教科書和工作以后的專業(yè)書是自己知識的縱向部分，它們會使你深刻和專長；而那些閑書是你知識的橫向部分，它們會使你豐富而多彩。就如一棵樹，正書是你的主干，閑書是你的枝葉，沒有枝葉的主干必然沒有生命力，而沒有主干的枝葉也無以繁盛。

在本文中定義步態(tài)周期均為腳跟著地為步態(tài)的開始，同側腳跟再次著地為一個步態(tài)的結束。根據(jù)圖像觀察和對比腳底壓力板信息，選擇平地行走的步態(tài)周期開始點是膝關節(jié)最小值、髖關節(jié)最大值；上樓梯和上坡是從髖關節(jié)最大值開始；下樓梯和下坡是從膝關節(jié)最小值開始。由于每次行走的速度不恒定，所以對數(shù)據(jù)還需要周期歸一處理。得到5種步態(tài)下髖、膝、踝關節(jié)角度如圖1，其中長虛線為髖關節(jié)角度，點劃線為膝關節(jié)角度，實線為踝關節(jié)角度。結合實際行走中的圖像信息及足底壓力信號分析在圖中劃分了步態(tài)周期，包括支撐前期、支撐中期、支撐末期和擺動期。

圖1 5種步態(tài)的3個關節(jié)角度Fig.1 Joint angles during five gaits

2.2 提取特征值

一般從時域和頻域角度提取特征值信息，時域分析包括信號幅度大小、步態(tài)均值、方差等；頻域分析包括信號小波系數(shù)、能量分布等。而實際用于識別的特征值仍是均值、方差。對圖1中得到的每種步態(tài)單周期的數(shù)據(jù)進行提取特征值，僅考慮髖關節(jié)的角度特征，得到10個特征值，分別為最小值（Nh）、最大值（Mh），支撐前期角度均值（ISh）、標準差（ISV），支撐中期角度均值（MSh）、標準差（MSV），支撐后期角度均值（TSh）、標準差（TSV），擺動期角度均值（SWh）、標準差（SWV）。

2.3 計算平均影響值篩選特征值

利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡進行步態(tài)識別，輸入特征值是影響識別效果的直接因素。目前，篩選特征值的方法很多［16?17］，針對本文特征值特點，用Dombi等提出的用平均影響值（MIV）來反映神經(jīng)網(wǎng)絡中權重矩陣的變化情況［18］的方法。MIV是用于確定輸入神經(jīng)元對輸出神經(jīng)元影響大小的一個指標，能夠反映出神經(jīng)網(wǎng)絡的權重矩陣變化情況，被認為是評價神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)相關性的最佳指數(shù)，其符號代表相關的方向，絕對值大小代表影響的相對重要性。

本文根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練得到的MIV進行特征值篩選，具體過程是在網(wǎng)絡訓練完成后，將特征值分別增加和減小30%構成新的兩組訓練樣本，將新的樣本作為輸入利用已建成的網(wǎng)絡進行仿真，得到2個仿真結果求出差值，即為變動該自變量后對輸出產(chǎn)生的影響值（IV，impact value），由于神經(jīng)網(wǎng)絡權值初始值的隨機性，結果會變化，因此對上述10個髖關節(jié)角度的特征值選擇訓練10次，取平均值，即得到對應特征值的平均影響值（MIV），將求得的髖關節(jié)角度特征值的MIV進行比較，從而得出相應的結論。如表1所示。

表1 髖關節(jié)特征值的MIVTable1 MIV of hip characteristic value

由表1數(shù)據(jù)對比，得到相對權重較大的6個特征值，分別為Mh、SWh、ISV、MSV、TSV、SWV作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，進行步態(tài)識別。

3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡識別步態(tài)

3.1 訓練數(shù)據(jù)和參數(shù)設定

本文選取健康人，用VICON MX系統(tǒng)進行實驗，要求實驗者無下肢肌肉或骨骼疾病，測得的193組實驗數(shù)據(jù)（其中平地行走120組，下樓梯15組，下坡20組，上樓梯20組，上坡18組），任意選取163組數(shù)據(jù)作為訓練集，30組數(shù)據(jù)作為測試集，以考察分類器的識別率。構造PNN輸入向量為篩選后的6個特征值，分別為髖關節(jié)角度最大值（Mh）、支撐前期角度標準差（ISV）、支撐中期角度標準差（MSV）、支撐后期角度標準差（TSV）、擺動期角度均值（SWh）及標準差（SWV）。輸出層為識別出的步態(tài)，對應平地行走、下樓、下坡、上樓梯、上坡5種步態(tài)，分別用數(shù)字1～5來表示作為輸出。PNN中的參數(shù)，s＝0.8，隱層神經(jīng)元數(shù)Q＝6。

3.2 模型的構建和訓練

使用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)建立PNN網(wǎng)絡，并按照上述數(shù)值設定網(wǎng)絡參數(shù)。首先對比篩選特征值的有效性，分別采用篩選前和篩選后的特征值作為輸入，用相同的PNN進行識別，對比識別結果。再將PNN與BPNN對比：1）在相同的識別率下比較建模時間；2）在相同的建模時間下比較識別率。PNN對163組訓練樣本進行訓練的識別結果和識別誤差如圖2所示。圖2（a）中箭頭表示163組訓練樣本對應的步態(tài)類別，圓圈表示163組訓練樣本作為測試樣本時，PNN識別的結果。圖2（a）圖中線條重合，且圖2（b）圖中誤差均為0，可知PNN對訓練樣本能有效識別。

圖2 PNN訓練結果和誤差Fig.2 PNN training results and error

再利用BPNN對測試樣本進行識別，分別取均方差0.001和0.1，和標準識別結果進行對比，得到圖3。

圖3 BPNN取不同均方誤差的訓練結果Fig.3 BPNN training results using different MSE

對比圖2（a）和圖3（a）、（b）可以看出，BPNN在均方誤差為0.001時的訓練結果和PNN的訓練結果相同，當BPNN的均方誤差為0.1時，訓練效果明顯下降。

利用PNN和BPNN分別對30組測試數(shù)據(jù)（18組平地行走、3組下樓、3組下坡、3組上樓、3組上坡）進行步態(tài)識別，得到未篩選特征值作為輸入的PNN識別結果、篩選特征值作為輸入的PNN識別結果和均方誤差分別為0.001和0.1的BPNN識別結果。

圖4 PNN和BPNN的識別結果Fig.4 Recognition results of PNN and BPNN

通過對比以上實驗結果可以看出：1）篩選特征值是必要的且MIV衡量特征值權重的方法是可行且有效的。利用PNN進行步態(tài)識別，分別將未篩選的和篩選的特征值作為輸入，通過圖4（a）和（b）對比看出，篩選特征值后，識別率達到100%，而篩選前為73.3%；2）PNN和BPNN在模式識別方面是可行的，對于訓練樣本，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練之后的誤差均可達到0。而PNN則在訓練時間上優(yōu)于BPNN，對比情況如表2和3所示，在相同的識別率100%情況下，PNN計算時間為1.890 6 s，BPNN計算時間為4.984 3 s。而提高BPNN的計算時間到2.671 9 s時，其識別率為90%。在較復雜的步態(tài)情況下，PNN快速的特點將更加突出。

表2 相同識別率比較計算時間Table2 Computation time of the same recognition comparing rate

表3 近似計算時間比較識別率Table3 Approximate calculation of time to compare the recognition rate

4 結束語

本文利用VICON MX系統(tǒng)采集下肢髖、膝、踝關節(jié)角度信息，針對大腿截肢患者，提取髖關節(jié)時域的特征值，通過MIV特征值篩選，篩選出對識別影響較大，即權重較大的特征值，利用PNN進行平地行走、上下樓梯和上下坡的步態(tài)識別。通過實驗數(shù)據(jù)驗證該方法對于5種步態(tài)均能準確識別，從識別結果可以看出此方法是有效的。文中提出的基于平均影響值特征篩選方法簡單，方便快捷，同時概率神經(jīng)網(wǎng)絡需要優(yōu)化的參數(shù)少，計算效率高，便于步態(tài)識別系統(tǒng)的實時處理。

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Gait recognition by the mean impact value and probability neural network

YUAN Na1，YANG Peng1，2，LIU Zuojun1，2
（1.School of Control Science and Engineering，Heibei University of Technology，Tianjin 300130，China；2.Engineering Research Center of Intelligent Rehabilitation and Detecting Technology，Ministry of Education，Tianjin 300130，China）

In order to effectively control the intelligent lower limb prosthesis，the key is to effectively identify the gaits of the lower limb，including walk，up and down stairs or slopes，etc.Firstly，extract characteristic values of different gaits，screen the values with the mean impact value，and identify six feature values in accordance with the characteristics of the knee amputees，including the maximum value of hip joint angle，mean value in Initial Stance，mean value in middle stance，standard deviation in middle stance，standard deviation in swing phase of hip（Mh，ISh，MSh，SWh，MSV，SWV）.Secondly，use the probabilistic neural network（PNN）to recognize them，which can accurately identify the five kinds of gaits in this experiment，and compare with BP neural network.The results show that the method，which uses the means of mean impact value to screen eigenvalues and recognizes gait by probabilistic neural network，has good recognition rate and recognition speed.The recognition rate which compared to BP neural network，increases by more than 10%，thereby verifying the effectiveness and feasibility of this methed.

intelligent artificial limb；gait recognition；mean impact value；probabilistic neural network；feature se?lection

10.3969／j.issn.1006?7043.201309042

http：／／www.cnki.net／kcms／doi／10.3969／j.issn.1006?7043.201309042.html

TP183

A

1006?7043（2015）02?0181?05

2013?09?11.網(wǎng)絡出版時間：2014?11?27.

國家自然科學基金資助項目（61174009）.

袁娜（1988?），女，碩士研究生；

楊鵬（1960?），男，教授，博士生導師.

楊鵬，E?mail：yphebut＠aliyun.com.