基于壓力感知的步態識別研究現狀

黃凱　周旭輝　梅健　鄒青宇

摘 要 歸納了壓力感知方向的步態識別技術近年來的研究現狀，分別闡述可穿戴式傳感器和地板壓力傳感器兩種應用方向，并分析、對比各自的優勢與不足。最后對壓力感知方向的步態識別技術進行了展望。

關鍵詞 步態識別 壓力感知 傳感器 人工智能

中圖分類號 TP212.9? ?文獻標識碼 A? ?文章編號 1000-3932（2023）04-0406-05

步態識別作為一種生物特征識別技術，在身份識別、健康檢測及智能家居等應用場景中具有極大的發展空間，與人臉、指紋及虹膜等其他生物技術相比，傳統的步態識別不需要人為的接觸，可以使用攝像機遠距離采集步態信息。此外NIXON M研究發現，人的步態特征具有唯一性［1］，從而使步態識別在安全防護、智能監控等領域有可觀的發展空間［2］。

步態識別在1994年被首次提出［3］。與過去基于機器視覺的步態研究相比，近些年隨著傳感器的更新和發展，采用壓力傳感器來采集信號再通過算法進行步態識別的研究已成為一個比較熱門的方向。因此，基于可穿戴傳感器和基于地板傳感器的步態識別［4］在步態識別技術的研究中脫穎而出，其中基于地板傳感器和可穿戴傳感器的系統以傳感器為核心部件來采集數據。根據所使用的傳感器類型，基于可穿戴的步態識別系統一般分為兩種：表面肌電圖（Surface Electromyography，SEMG）系統和微機電系統（Microelectro Mechanical Systems，MEMS）；基于地板傳感器的系統可分為3種：壓電式傳感器系統、壓阻式傳感器系統和電容式傳感器系統。

1 基于可穿戴傳感器的步態識別

1.1 可穿戴傳感器的發展現狀

壓力傳感器能夠將來自外界的模擬信號轉換為數字信號方便人們進行觀察分析，依據不同傳感原理設計的傳感器具有多種多樣的特點與其各自適用的場景［5］。隨著研究者們對壓力傳感器的深入研究，目前，數據采集和特征提取被普遍應用到柔性壓力傳感器上，柔性壓力傳感器的設計指標主要在于靈敏度、響應時間、數據準確性及穩定性等性能。基于可穿戴傳感器的步態識別對于柔性壓力傳感器的選用需要從腳底的舒適度、設備價格與性能、適用條件等諸多的因素來綜合考慮。云服務技術的興起，推動了可穿戴傳感器對于數據采集與傳輸的研究發展［6］。筆者主要從3個方面總結了可穿戴傳感器的步態識別：基于下肢傳感器、基于足底傳感器、基于多傳感器。

1.2 基于下肢傳感器的步態識別

下肢運動是通過人體各個肌肉相互協調配合形成的動作，各個肌肉在運動中的作用各有不同，因此要實現步態識別的功能，需要用多個傳感器對各個部位分別采集信息，整個系統一般由4個主要模塊組成：數據采集模塊，使用傳感器對下肢運動參數進行采集；無線傳輸模塊，將采集的數據傳到PC端；電源模塊，為傳感器提供動力；數據處理模塊，對傳輸來的數據進行整理、比對和分析。

基于下肢傳感器的方法一般采用表面肌電圖系統，肌電信號由有源表面電極收集。MEHMOOD A等用腿部的兩個關鍵肌肉區域放置的可穿戴式肌電圖傳感器［7］，檢測肌肉疲勞，評估跌倒的風險。與表面肌電圖系統類似，表皮傳感器系統也被放置在皮膚上進行檢測，KIM K K等研究了一種基于深度神經網絡裂紋檢測的新型電子皮膚，該皮膚呈蛇形，能夠適應皮膚表面［8］。

吳平平等用獲取的單肌肉表面肌電信號和加速度信號來識別步態信息［9］。選定股直肌作為實驗相關肌肉，采集其表面肌電和加速度信號，采用小波去噪原理降低外界干擾對數據采集造成的影響，采用核主成分分析（Kernel Principal Components Analysis，KPCA）方法［10］對數據進行信息融合，利用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）算法［11］與BP神經網絡分別建模，最后獲得了較高的識別率，但其仍然面臨舒適性差、數據類型不全面等問題。

1.3 基于足底傳感器的步態識別

足部是人體運動中使用最頻繁的部位，足底壓力包含豐富的步態信息，可用于識別人體狀態。然而，足底壓力受年齡、穿戴、身體狀態及外界環境等諸多因素的影響。因此學者們對足底壓力分布特征進行了統計分析，并研究出各種形式的足底壓力信息收集方法及步態識別方法與算法。基于足底傳感器的方法大多采用測力鞋墊系統，需要對足底部位進行分區研究。根據人體生物力學研究，支撐相和搖擺相是正常人體完成一個行走周期的必要動作，支撐相可以細分為足跟著地期、負荷反應期和足尖離地期［12］。

宋禮文等提出一種算法，對足部運動數據加以提取，其把整個足部活動劃分為著地階段、整足接觸階段、足跟離地階段和離地階段4個階段［13］，分解過程如圖1所示。采用多貝西小波（Daubechies Wavelet）對數據進行預處理，減少干擾。將傳感器采集的一次數據視為一個數據切片，計算足底壓力峰值-均值。根據計算的壓力峰值進行足部運動特征提取，采集到的足底數據可以很好地滿足步態識別的準確性，且冗余量少，但對特殊人群、特定環境還有待提升。

1.4 基于多傳感器的步態識別

多傳感器結合下肢傳感器與足底壓力傳感器的數據、特征及信號等，可以使得識別精度更高。因此基于多傳感器的步態識別較基于下肢傳感器與基于足底傳感器的來說，可以更精確、全面地采集數據。將識別過程設備分為慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）和足底壓力測量單元兩個部分。將IMU固定在人體的下肢，用于采集下肢數據，使用壓力鞋墊采集人的足底壓力數據，采集到的數據傳輸到穿戴在腰間的微處理器內，微處理器負責數據的采集與傳輸，將數據傳輸到主機中，再由主機完成復雜的計算。

呂佳樂等設計了基于多傳感器信息的人體下肢步態識別系統［14］，系統整體框架如圖2所示。系統采用了柔性姿態傳感器與足底壓力鞋墊，重新構建了數據收集體系并利用二階卡爾曼濾波［15］對雙腿下肢關節角度信息進行計算，采用比例化和模糊化的方法來對不同的足底進行處理，利用SVM進行識別研究。通過同一人多次實驗驗證了算法的有效性、正確性、通用性，具有更高的識別準確率和更低的信號處理負荷。但過多的穿戴，不僅成本上更高，而且要比采用單一傳感器對人的行為操作造成的影響更大，舒適性也有一定影響。

2 基于地板傳感器的步態識別

2.1 地板傳感器的研究現狀

地板傳感器系統需要用到的技術包括采集裝置的選取、壓力數據的特征提取及識別算法的設計等。采集裝置可嵌入地面或采用隱蔽性強的攝像頭，以保證裝置的隱蔽性；壓力數據包括壓力分布、形狀特征及最大壓力等參數；識別算法有SVM、極限學習機（Extreme Learning Machine，ELM）算法［16］及卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）算法［17］等。與可穿戴傳感器相比，地板傳感器雖然有不需要人為佩戴的便利以及隱藏性強等優點，但為了保證信息采集的準確性，實際應用中需要用到大量的傳感器，因此基于地板傳感器的步態識別所需的成本較高，應用場合也有一定的局限性。地板傳感器的步態識別主要分兩個方面：基于地板壓力的傳感器和基于視觸結合的地板傳感器。

2.2 基于地板壓力的傳感器

地板傳感器的研究與實驗大多用測力臺和測力板來實現，通過采集行走人員的腳掌壓力分布情況及其變化趨勢進行特征分析，從而對進出人員身份進行鑒別，在一些特定場所也可以布置基于地板傳感器的步態識別系統，檢測人員出入時體重和步態的微小變化，判別人員的物品攜帶問題。楊春生等提出一種可應用于入侵防范系統的步態識別方法［18］，采用60×40的矩陣排列方式收集測力板采集的足底觸覺信息，并對數據進行預處理從而降低誤差，然后采用基于CNN模型的算法進行特征提取［19］，最后通過數據識別結果分析得到，靜態數據得到了很高的識別率，動態數據得到了較高的識別率，但在靜態識別率穩定在95%以上的情況下，動態識別率仍有待提高。

2.3 基于視觸融合的地板傳感器

視觸融合的步態識別方式是地面壓力傳感器與遠處的攝像頭相結合的方法。與單一地面傳感器相比，視觸融合的方法不僅能提升識別準確率，應用范圍也更加廣泛。李昱等提出一種全身步態模型［20］，該模型將視覺與觸覺兩種特征進行融合，算法包括全身步態模型的建立、視觸覺特征的提取和分類器的分類識別。對步行動作進行分析，建立身體質量與地面所受壓力的動力學關系，觸覺特征通過地面儀器獲得，分別求解支撐腿加速度、擺動腿加速度和上半身加速度。實驗系統采用Walkway步道式足底壓力測試設備和應用廣泛的微軟Kinect for Windows V2.0進行特征提取［21］。分類器的分類識別選用徑向基核函數（Radial Basis Function，RBF）構造多分類器，這是一種基于SVM的學習方法［22］，這種方法可以盡可能避免由于欠學習和過學習而導致的問題的發生。RBF有效降低了不同穿搭、背包負重等因素對步態識別率造成的干擾，得到了較高的步態識別率。建立的實驗系統也能更方便快捷地進行特征提取和模型驗證。文中模型采用了對足底壓力分區增加特征識別點的方式，具有很好的穩健性，但目前國內該方面的研究仍處于發展階段，數據庫也有待完善，因此識別率仍有待提高。

3 總結與展望

3.1 總結

基于壓力感知的步態識別，現在逐漸成為步態識別應用中的一個重要研究方向。步態識別作為近年來越來越熱門的技術，由于在某些特定領域的應用有優于其他生物識別技術的優點，吸引了越來越多的學者對其進行深入的研究。目前，步態識別研究仍處于探索階段，與其他成熟的生物識別應用相比還有一段發展路程。對于可穿戴壓力傳感器，舒適性、敏感性、數據的延遲、采集的準確性問題仍亟待改善，其中多傳感器融合中各部分的協調性、數據的抗干擾性及識別的準確性等不足之處仍有待提高；對于地板壓力傳感器，鋪設所需花費的資源、抗壓性、高昂的成本及各種環境造成的影響等問題也需要考慮。為了克服單一識別的不足，與其他生物識別技術相互融合的識別可能會逐漸變成一個熱門的方向。

3.2 展望

步態識別作為識別技術中的一種研究方向，雖然有其他識別技術沒有的優點，但由于其便利性、成本以及其他因素，還未能像面容、指紋等技術一樣成熟地應用在日常生活中。基于壓力感知的步態識別技術未來的發展方向有：

a. 算法的創新與優化。目前的算法可以識別單人靜態的足底壓力信息，但對于多人的、動態的情況，尤其是運用在復雜環境中時，則需要考慮到方方面面，因此對于算法的創新與優化是非常必要的。

b. 傳感材料的發展與設計。傳感材料的進一步發展對于步態識別來說也是至關重要的，選用更敏感、傳輸速率更快的傳感材料可以有效地改善采集數據的準確性，增加采集數據的類型以及提高識別的速率，從而提高步態識別的準確性。此外，隨著步態識別技術在未來的應用普及，舒適性、便攜性、可忽略性以及成本問題也需要加以考慮。

c. 數據采集與傳輸。近年來，無線傳感器的發展為動靜態數據的采集提供了極大的便利，但與此同時，無線傳感器也存在數據傳輸準確率低、失真率高及傳輸速率低等一系列問題，因此，在未來對于無線傳感器的數據采集和傳輸也是一個亟待解決并需要不斷提高的問題。

d. 數據的篩選。對于單特性的數據采集來說，需要確定采集到的數據的類型。對于多特性相互融合的數據采集來說，不僅需要確定數據類型，還需要注意冗余數據。不論是單特性還是多種特性相互融合，都需要將大量采集到的數據進行融合篩選，將融合的數據提煉簡化并提取所需要的數據，從而降低數據篩選方面的成本。

e. 數據庫的創建與完善。相較于比較成熟的指紋識別技術，基于壓力的步態數據庫信息還十分匱乏。在研究的過程中，研究者們可以使用的壓力數據也非常局限，往往需要尋找志愿者或自己充當實驗對象，此過程浪費大量的時間與精力，而且采集的數據信息一般都是小范圍內的，因其特異性和區域的局限性不能廣泛應用。因此，建立可以共享的數據庫是十分必要的。

參 考 文 獻

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（收稿日期：2022-11-15，修回日期：2023-06-08）

Research Status of Gait Recognition Based on Pressure Sensing

HUANG Kai ZHOU Xu-huiMEI Jian ZOU Qing-yu

（1. College of Information and Control Engineering， Jilin University of Chemical Technology；

2. School of Electrical and Information Engineering， Beihua University）

Abstract? ?In this paper， the research status of gait recognition technologies for pressure sensing direction in recent years was summarized and two application directions of wearable sensor and floor pressure sensor were expounded， respectively， including analysis， comparison of their strengths and weaknesses and the prospect of the gait recognition technologies.

Key words? ?gait recognition， pressure sensing， sensor， artificial intelligence