[发明专利]一种视触融合的全身步态运动模型的建模方法及应用

说明书

本发明为一种视触融合的全身步态运动模型的建模方法及应用，该方法包括以下步骤：对全身骨骼结构进行简化，构建建模环境时，将人体分为了11个刚体，包括左右足部、左右小腿、左大腿、左右小臂、左右大臂以及头和胸腹部；建立关于人体步态运动的触觉特征模型，人体受力分解为身体各个部分的质量与其质心位置的竖直方向的加速度的乘积之和，即触觉特征模型；加速度a的获得需要通过视觉图像获得每个部分的关节角；将触觉特征模型的加速度用各部分关节角和各部分质心连线之间的关系表示，获得视触全身步态运动模型。该方法针对全身在人体步态运动过程中的变化情况，建立精度更高的视触全身步态运动模型。

技术领域

本发明属于模式识别领域，具体涉及一种面向步态识别的视触融合的全身步态运动模型的建模方法及应用。

背景技术

随着计算机视觉和信息安全领域的发展，越来越多的生物识别技术被人们开发利用。生物识别技术是基于人独特的生理或行为特征进行身份识别的技术，因为它不会像身份证等证件一样容易被盗用或转移，从而变得可靠。

步态识别作为生物识别技术中的一种，旨在利用人的走路方式来识别人。与其他的识别方式相比，因为其有着独特的远距离性成为了人们研究的热点，虽然识别数据量大，提取特征困难，但是这种识别技术有着非常重要的几项优势，包括：非侵犯性，非接触性，快速性，不易造假。

传统的步态识别建模方法一般采用视觉特征和触觉特征中的一种来进行建模和识别，但单一的视觉或触觉特征都有着其不可避免的缺陷，会受到光照，穿衣和角度等因素的影响。但是将视觉和触觉特征融合起来进行建模就可以避免这些因素，此外现有的建模方法以下肢为研究对象，精度不够。

因此发明一种将视觉和触觉特征融合在一起的全身步态运动模型来避免不良因素是十分有必要的。

发明内容

针对现有步态建模方法的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种面向步态识别的视触融合的全身步态运动模型及应用。该方法针对全身在人体步态运动过程中的变化情况，对全身人体骨骼模型进行简化，分析人体在步态运动过程中的受力情况，建立精度更高的融合视觉和触觉的视触全身步态运动模型。同时对构建的视触全身步态运动模型进行矩阵化分离，用于后续的步态识别，通过Kinect和脚底压力采集系统Walkway Metric3150TL分别提取模型所需步态运动特征参数，两种数据保持同步采集。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种视触融合的全身步态运动模型的建模方法，该建模方法包括以下步骤：

对全身骨骼结构进行简化，构建建模环境时，将人体分为了11个刚体，包括左右足部、左右小腿、左大腿、左右小臂、左右大臂以及头和胸腹部；将人体的运动关节看作铰链，人体骨架由铰链连接构成；单个身体结构质心等效在两关节连线上；正常行走过程中除了四肢的摆动基本不发生大的自由度运动；四肢的摆动在空间任意位置，不限定摆动平面，上半身的头部、胸部和腹部在步态运动过程中相对运动幅度较小，看做一个整体；双髋关节支座垂直于人体轴心做旋转运动；

建立关于人体步态运动的触觉特征模型，人体受力分解为身体各个部分的质量与其质心位置的竖直方向的加速度的乘积之和，即触觉特征模型；加速度a的获得需要通过视觉图像获得每个部分的关节角，

在求取上半身各部分质心加速度时，将上半身的头部、腹部、胸部和髋部相对运动幅度小，在求取加速度时，上半身的头部、腹部、胸部和髋部在竖直方向上的加速度相同，并且在求取左右臂的质心加速度时，以左右肩部作为求取的起点，以此求取左右大臂和左右小臂的质心加速度；

将触觉特征模型的加速度用各部分关节角和各部分质心连线之间的关系表示，获得视触全身步态运动模型。

本发明还保护上述的建模方法的应用，将视触全身步态运动模型进行矩阵化处理，矩阵化结果为：