[發明專利]基于步行時地面反作用力的身份識別方法

有效

• 申請號: 201210559665.7
• 申請日: 2012-12-21
• 公開（公告）號: CN103093234A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 姚志明;夏懿;孫怡寧;周旭;張濤;楊先軍;馬祖長;竇少彬
• 申請（專利權）人: 中國科學院合肥物質科學研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;A61B5/22;A61B5/117
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責任公司 34101
• 代理人: 汪祥虬

1.一種基于步行時地面反作用力的身份識別方法，其特征在于包括訓練過程和識別過程；

所述訓練過程包括：利用由隱藏在地面或地板下的三維力測力平臺組成的步態通道采集步行時的步態信息并建立步態數據庫，進行數據預處理、步態特征提取、步態特征選擇和分類器訓練，最終得到已訓練的步態特征模板和分類模板；

所述識別過程包括：獲取待識別對象的實時步態信息以得到測試樣本，對測試樣本進行數據預處理、步態特征提取，利用已訓練的步態特征模板對待識別對象提取的步態特征進行特征映射，再利用已訓練的分類模板按照最近鄰原則對測試樣本進行模板匹配和識別，輸出識別結果；

所述步態信息是通過三維力測力平臺采集的單步的地面反作用力，或連續多個單步的地面反作用力在時序上累加得到合成的地面反作用力；

所述單步的地面反作用力或合成的地面反作用力都由左右方向剪切力、前后方向剪切力和垂直方向支撐力這三個分量組成；

所述數據預處理包括去噪和有效樣本挑選；所述去噪是指采用小波變換閾值法對地面反作用力數據進行分解和重構處理；所述有效樣本挑選是指根據去噪后的地面反作用力中垂直方向支撐力的數據維數和峰值點數值是否在有效范圍內判斷，挑選在有效范圍內的地面反作用力數據作為有效樣本；所述有效范圍是指與所采用的三維力測力平臺的個數Np和采樣頻率Fp相關的數值范圍，對于單步的地面反作用力，如果其中垂直方向支撐力的數據維數低于0.4Fp或高于0.8Fp，或垂直方向支撐力的波峰和波谷的縱坐標值相差超過300，即判定為無效樣本，否則判定為有效樣本；對于由Np個三維力測力平臺采集的連續多個單步合成的地面反作用力，如果其中垂直方向支撐力的數據維數低于0.4Fp×Np或高于0.8Fp×Np，或垂直方向支撐力的波谷的個數少于Np個，或垂直方向支撐力的所有波谷的縱坐標值的最大最小值相差超過300，即判定為無效樣本，否則判定為有效樣本；

所述步態特征提取是指采用小波包變換方法從地面反作用力中提取小波包分解系數、小波包能量、小波包分解系數的均值和方差來表征步態特征；

所述分類器訓練是指采用支持向量機分類器對訓練樣本進行訓練，得到已訓練的分類模板。

2.按權利要求1所述基于步行時地面反作用力的身份識別方法，特征在于所述步態特征提取的步驟為：

首先采用分段線性插值算法對經過數據預處理的地面反作用力數據進行維數歸一化，將有效樣本的數據維數歸一化到同一個值；

再采用L層小波包分解算法對去噪和維數歸一化后的有效樣本進行小波包分解，分解得到2^L+1-2個子小波包，以每個子小波包的小波包分解系數、小波包能量、小波包分解系數的均值和方差來表征步態特征；

然后采用特征選擇算法對小波包分解系數進行選擇，挑選出最優小波包分解系數，將最優小波包分解系數與小波包能量、小波包分解系數的均值和方差組合，得到步態特征集和已訓練的步態特征模板。

3.按權利要求1所述基于步行時地面反作用力的身份識別方法，特征在于所述分類器訓練先采用最大-最小值標準化方法對輸入支持向量機的步態特征在幅度上進行歸一化，再采用支持向量機分類器對訓練樣本進行訓練，得到已訓練的分類模板。