嵌入式人体步态自动识别系统
嵌入式人体步态自动识别系统
早期的医学研究指出：人的步态中有24种不同的成分，如果把这24种成分都考虑到，则步态是为个体所特有的。有关研究人员近些年来通过对人的步态分析，已经得出了在步态视频序列中含有人的身份信息，因此进行步态识别也是一种非常重要的生物识别技术。步态识别是近年来越来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术，它是通过人的走路方式来识别人的身份。基于步态的身份认证识别技术相对于其它生物识别技术有如下优点：远距离识别、识别对象的被动性、不易被隐藏、不易被察觉、应用领域广阔等，步态识别技术最近已经备受关注，并且已经取得了一些初步成果。如美国国防部研究项目署(DARPA)2000年的重大项目一HID(human identification at adistance)计划，其目的就是开发多模态视觉监控技术以实现远距离情况下人物的检测、分类和识别。中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室近年也开始了对步态识别的研究，而且创建了NLPR步态数据库。虽然步态识别是一个新兴的研究领域，但是近年来已经涌现出了一些尝试性的工作。最早提出步态识别算法的是Niyogi与Adelson等人。Cunado和Nixon等人提出了一种基于模型的特征提取分析方法，VHT(velocity hough transform)。Kale等人将行人的外轮廓宽度作为图像特征，提出了一种依赖于角度的识别方法。而Johnson和Bobick提出了一种不依赖于角度的步态识别算法。Sarkar等人提出了步态识别的基线算法。Lee等人提出了一种基于步态外形的表达方法，其具体做法是先将人体的各个部分映射到几个椭圆组成的模型上，然后用其质心位置和离心率作为步态特征来进行步态识别。Wang等人提出了一种简单有效的、基于人体运动轮廓的识别算法。值得注意的是，步态识别的研究尚处于初级阶段，表现在：a．实验都是在特定的环境下进行的，比如相对简单固定的背景，人相对于摄像机侧面行走，摄像机固定不动等；b．算法的评估都是在小样本数据库上进行的，而且数据库也不规范。迄今为止，针对步态识别所进行的研究几乎全部是基于PC机的，而在许多情况下，却需要非PC机环境，所以研究基于嵌入式平台的步态识别系统，具有一定的工程意义。本系统的功能是对采集到的步态视频序列进行图像处理，得到视频序列中的人体步态信息，再由步态算法根据所得到的步态信息进行步态识别。 1 系统结构本嵌入式自动步态识别系统主要包括CCD 摄像机、图像采集卡、嵌入式系统、显示屏等。其中最为核心的是嵌入式系统部分，它包括Renesas 32位嵌入式芯片SH7709S、存储器、外围电路、键盘、鼠标等。主要完成视频序列信号的预处理、处理、步态识别、显示输出等功能。该系统的结构示意图。
2 步态识别的基本原理
2．1 双目立体视觉
双目立体视觉是今年来在图像测量领域发展起来的一种新技术，与单目视觉相比，双目视觉有以下优点：可以获得单目视觉中所没有的视差或者深度信息；当场景中有遮挡发生时，双目立体视觉可以很好地处理遮挡。因为步态识别的场景难免存在遮挡，为了更好地从各个方向获得步态视频序列，从而能够为进行正确的步态识别作出铺垫，所以采用双目立体视觉来获取人体步态视频序列。
在本实验中，两个CCD摄像机分别固定在一个三角架的两边，组成双目立体视觉。
2．2 步态图像序列中的光流场
光流是指图像中模式运动的速度。光流场是一种二维(2D)瞬时速度场，其中的2D速度矢量是景物中可见点的三维(3D)速度矢量在成像表面的投影。光流不仅包含了被观察物体的运动信息，而且携带着有关景物3D结构的丰富信息。光流法假定相邻时刻之间的间隔很小(一般为几十ms)，从而相邻时刻的图像差异也比较小。
2．2．1 光流的基本等式
光流亮度不变性描述的是图像上某个象素点的灰度值随时间的变化率为零，即,展开为
若记其中u和v是该点的光流的x分量和y分量，则式(1)为
式(2)就为光流计算的基本等式。
2．2．2 光流有关的计算
对于图像上的每一点(xi,yi)，求解光流场方程(2)，得到由迭代形式表示的解为：
2．3 光流场中运动特征的提取
从光流中提取的特征包括运动点T，加权的运动点|(u,v)|，|u|，|v|，以及光流分布的质心特征等。通过光流场，利用T(u，v)将运动点(白色)和非运动点(黑色)区分开来，由下式表示：
在本实验中，选取|(u，v)|加权横坐标作为从光流场中提取的步态特征。
2．4 步态特征的数据融合
对于所提取的步态特征xuc和yuc，由数据融合算法D-S合成公式：
其中m1和m2是特征空间上的两个mass函数，N为矛盾引子，
2．5 识别
将由数据融合得出的特征进行基于PCA的特征空问变换。假设初始的训练样本集为T={pi-j},i=1，2，…，C，j=1，2，…，Ni；第i个人第j个步态样本向量为Xij，而样本总数为NT=N1+N2+…+Nc。
求样本集的总体均值向量μ和协方差矩阵∑，
如果协方差矩阵∑的秩为N，由det|λI-∑|=0求得矩阵∑的N个特征值λ1，λ2，λ3，…，λN，并由矩阵方程λiI-∑=0，i=0,1,2，…，N;求得对应于N个特征值λ1，λ2，λ3，…，λN的N个特征向量e1，e2，e3，…，eN。选取与前K 个最大特征值对应的前K个特征向量，并使其中α表示样本集在前K个轴上的能量占整个能量的百分比。通常取α值接近于1，以使得样本集在前K个轴上的能量几乎接近于整个能量。
用式(2)中所求得K个特征向量重建初始样本集中的每个样本。算法如下：
这样就得到一个K维的权向量Ωi，j用于进行识别。
选取最近邻分类法进行步态模式分类。设经过特征提取并向特征空间投影，所得到的特征向量为Ω，求得Ω与每个每个模式类的平均向量Ω i，j之间的欧几立德距离。
其中
由最近邻分类法的判决准则可知，当εi(x)的值最小时，则x∈εi；否则x∈εi。
2．6 识别的有效性与错误率
根据模式识别的原理，当有两类步态时，步态识别的错误率由下式给出：
其中积分区间R1为当w2误判为w1时的误判区间，而积分区间R2为当w1误判为w2时
的误判区间。当p(e)最小时，识别越有效，而当p(e)越大时，识别性能越差。当有多类步态时，依次类推。
3 系统实现
3．1 硬件实现
系统硬件连接框图。
3．2 软件实现
系统软件流程图。
4 结论
步态识别已成为近些年来计算机视觉领域新的研究方向。本文提出了一种简单的自动步态识别方法，并给出了基于Renesas嵌入式芯片的自动步态识别系统，从长远来看，该系统的应用很广泛。
人体通信
人体通信 ?eljka Lu?ev, Igor Krois, and Mario Cifrek 萨格勒布大学电气工程和计算系 摘要.生物遥测术是远程监测、计量和记录下生命体组织的功能、活动或状态。传感器节点网络放置或植入到一个生物体体内形成的网络叫做肢体区域网络(BAN)。这项工作中我们将描述肢体区域网络的原则,肢体区域网络利用人的身体作为一个传输媒介,即人体通信(IBC)。我们将描述IBC系统设置的局限性,人体绝缘体的性质作为传输介质,指定不同的方法通过人体传输信号和比较IBC系统且用文学表述。 关键词:生物遥测技术, 人体通信(IBC),电容耦合,电流耦合。 1 简介 生物遥测术是用在测量从一生物体传送信号到一定距离外接收机的遥测方法[23]。它是用来远程观察,衡量和证明一个人或动物的功能、行为或位置。它用在几个领域,如医疗和人类研究生物遥测术,这些领域的可植生物遥测术和动物生物遥测术。医学生物遥测术用来远程跟踪病人的生理功能,如体温、心率、血压、心电图、脑电图信号,等等,甚至操作设备如药物递送系统和修复装备。主要用于发送装备的植入式生物遥测术可植入人体或动物处于研究阶段,如人工耳蜗和植入式起搏器。动物生物遥测术被广泛用于引导自然环境和动物迁徙时的动物行为研究。在这里我们将注意力聚焦于只用于监测人类行为的生物遥测术系统,即医疗的植入式生物遥测术系统。 一个生物遥测术系统的主要成分是位于发射机生理功能传感器、传输路径和接收机。带有传感器的发射器放在人体表面或植入内部。与医学生物遥测术比较,植入式意味着接收机和发送机间没有作为传输介质的电线。然而,因为电线能干扰到病人和医护人员,在监测中是不必要的。使用不同的无线技术给病人提供了更好的自由运动和流动性,这在一个长期监测每日活动、非流动的患者和外科手术治疗中特别重要。放置在人体的便携式传感器网络叫做肢体区域网络(BAN),必须符合下列要求:
步态识别论文
课程论文 步态识别 学号： 班级：通信122 姓名：楚舒琦
目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4) 二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 基于线图模型的动态特征提取 (6) 基于整体的静态特征提取 (8) 识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (12) 八、技术难点及解决途径 (14) 技术难点 (14) 解决途径 (15) 九、参考文献 (16)
摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正
一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。
实时嵌入式系统平台自动测试工具
收稿日期:2003-10-16 基金项目:国家863计划项目(2002AA1Z2306) 作者简介:王陈(1973-),男,助理研究员,硕士,主要研究方向:嵌入式操作系统、测试工具和技术; 左雪梅(1968-),女,高级工程师,主要研究方向:嵌入式操作系统、测试工具和技术、数据通讯; 黄烨明(1974-),女,高级工程师,硕士,主要研究方向:嵌入式操作系统、第三代移动通讯. 文章编号:1001-9081(2003)12Z -0339-02 实时嵌入式系统平台自动测试工具 王 陈,左雪梅,黄烨明 (中兴通讯股份有限公司成都研究所,四川成都610041) 摘 要:介绍实时嵌入式系统平台的结构,在此基础上介绍一种嵌入式平台自动测试工具的设计原理及具体组成。该工具的使用能提高测试人员的效率,保证嵌入式平台的质量。 关键词:嵌入式系统;自动测试工具;实时;消息中图分类号:TP316 文献标识码:A 1 引言 随着嵌入式技术的发展,嵌入式系统复杂性不断提高,对 嵌入式的测试技术的要求也越来越高,为了提高测试的效率和质量,对嵌入式自动测试工具的研究变得十分紧迫。本课题研究的自动测试工具是针对面向通讯领域的嵌入式操作系统平台的,但其研究结果适用于嵌入式系统应用程序的自动测试。嵌入式操作系统平台是通讯系统设备软件支撑环境。其本质就是封装操作系统本身,使得应用程序与嵌入式操作系统无关,并提供消息驱动机制。测试工具是建立在该平台之上的,利用其消息驱动机制对该平台进行功能性、业务性的测试,专注于测试该平台是否满足功能需求,而没有特别关心诸如代码覆盖率等这些泛泛目标。1.1 嵌入式操作系统平台介绍 如图1所示,嵌入式操作系统平台包括操作系统的适配:Linux 、VxWorks 、PSOS 等的适配。操作系统适配位于平台支撑和操作系统之间,实现对底层操作系统的屏蔽,对嵌入式软件平台及上层应用提供统一的系统调用。平台支撑部分提供了通讯设备分布式系统必须的基础功能,如内存管理、定时管理、调度管理、进程通信、系统监控、异常处理。支撑部分组成了消息驱动机制 。 图1 嵌入式软件平台系统结构图 本平台主要为通信系统级设备提供稳定的操作系统支撑 功能,屏蔽底层操作系统和硬件,向上为各处理机上的应用程序提供了一个统一的运行平台,其设计满足下列特性: 1)高可靠性,能满足电信网长时间稳定运行的要求;2)实时性,能满足电信信令、协议、业务应用、多处理机 间数据同步的时间要求; 3)自愈性,尽可能检测、处理和记录整个系统异常; 4)可维护性,能对核心资源和系统服务的使用和调用状况进行必要的跟踪和记录; 5)简单性,仅向应用程序提供必要的系统服务,屏蔽非必要的系统服务; 6)封装性,能完全屏蔽硬件特性,使应用层与硬件无关;彻底封装第三方的实时操作系统(VxWorks ,嵌入式Linux )的核心资源和系统服务,为各处理机的应用程序提供一个统一的和可移植的软件平台; 7)可移植性,能够方便地在商业实时操作系统间进行移植; 8)可扩充性,能增加、删除不同的模块和功能,具有很强的设计弹性和对不同产品的适应能力。1.2 设计原理 图2 自动测试工具总体结构 嵌入式系统测试的一般步骤是在主机上编写测试用例代 码,然后把该代码编译下载到目标机,接着通过调试器执行该测试用例目标代码。在嵌入式环境下测试一项系统功能耗费的时间和人力是惊人的。根据我们对过去多个项目的软件过程能力分析发现,测试执行所花费的时间占整个测试活动的50%左右,而编译下载这种繁琐低效的工作占了测试执行40%左右的时间。为了解决工作效率问题,我们需要一种工具,可以一次编译,然后根据命令多次执行。通过分析我们把嵌入式测试工具分成了三个部分,主机的脚本命令模式、主机和目标机的通讯以及目标机的代理测试执行。基本结构如图2所示,测试人员只需要利用测试工具通过脚本发送相应的命令,命令解析部分负责把命令组成相应的消息;消息通过通讯部分发送到目标测试代理上;测试代理根据解析出的消息 第23卷 2003年12月 计算机应用 Computer Applications Vol.23Dec.,2003
正常人体学
1.细胞是人体结构和功能的基本单位。 2.器官：几种不同的组织组合成具有一定形态和功能的结构称为器官。 3.系统：若干器官组合成来共同完成某种生理功能，构成系统 4.呼吸系统、消化系统、泌尿系统、生殖系统组成内脏。 会判断5.内侧和外侧：近身体正中矢状面者为内侧，反之为外侧。 荆绯侧 在前臂：内侧又称尺侧外侧又称桡侧 在小腿：内侧又称胫侧外侧又称腓侧 6.矢状面：沿前、后方向讲人体分为左右两部分的切面。通过正中线的矢状面，称为正中矢状切面或正中面。 7冠状面：也称额状面。将人体分为前、后两部分的切面。 8.生命活动的基本特征是新陈代谢和兴奋性。 人体结构有不同的细胞所构成，不同细胞兴奋性不一样，怎么判断？（看懂） 新陈代谢：人体通过与外界的物质交换，不断地进行新老交替自我更新的过程，称为新陈代谢。 新陈代谢是生命的最基本特征。 兴奋性：人体或组织对刺激发生反应的能力或特性，称兴奋性。 9.判断人体兴奋性的指标是阈值（也叫阈强度） 了解10.内环境：由细胞外液组成的细胞生存环境称为内环境。 11.机体功能有三大调节方式。 神经调节特点：迅速而精确，作用部位比较局限，作用时间比较短暂，适应于快速变化的生理过程，如对躯体运动和内脏活动的调节。 神经调节的基本方式：反射 体液调节（内分泌调节）的特点：作用缓慢、历时持久、影响广泛、但精确度差。适用于持久而缓慢的生理过程。对新陈代谢、生长发育和生殖等生理过程都有重要调节意义。神经调节（迅速、精确、持续时间短） 体液调节（缓慢、持久、调节幅度广泛） 12.维持内环境的稳态：负反馈 正反馈：血液凝固，排尿和排便反射，分娩 负反馈：血压调节，体温调节，PH调节 维持内环境的稳态。 体内大多数反馈为负反馈。 13.细胞膜：“液态镶嵌模型”学说。 此学说认为细胞膜：由液态脂质双分子层为支架，其中镶嵌着有不同分子结构、不同生理功能的蛋白质。 14.细胞器： 线粒体：动力工厂能量工厂 高尔基复合体：加工修饰运输蛋白质 （听懂了解）15.氧气和二氧化碳通过单纯扩散的跨膜方式进行转运 钠离子和钾离子离子顺浓度差 钾离子通过通道蛋白进行转运： 钾离子顺浓度差的跨膜转运：通道转运（通道转运属于易化扩散）
嵌入式软件自动化测试系统研究
嵌入式软件自动化测试系统研究 摘要：在软件测试过程中，有许多重复的、非创造性的工作。在此背景下，自 动测试系统（ATS）以其节省人力、缩短测试时间、提高测试效率和提高测试稳 定性等优点，在软件测试中越来越突出。本文对嵌入式软件自动测试系统进行了 深入的研究，并对促进我国自动化测试系统的发展和进步提出了建议。 关键字：软件；自动化；测试系统 引言 目前，嵌入式软件自动化测试系统在军用和民用领域的应用越来越广泛，其 作用也越来越重要。推动嵌入式软件自动化测试系统的发展，对推动军用和民用 领域软件发展进步，具有非常重要的作用。所以，必须要加强对嵌入式软件自动 化测试系统的研究，为我国社会经济发展建设提供重要的推动力量。 1、嵌入式软件自动化测试系统简析 嵌入式软件自动化测试系统的应用原理是利用测试脚本，对嵌入式软件的运 行进行自动化控制，同时对数据进行收集和分析并最终形成相关测试报告，得出 科学准确的测试结果。分布式架构的嵌入式软件自动化测试平台，这种结构便于 对系统进行扩展和升级。该系统结构主要包括两部分，即测试开发管理主机和目 标仿真机，两者之间的通讯方式采用的是以太网通信，而目标机与目标机之间的 通信方式则采用1394B通信。 2、测试硬件系统的通用性 2.1测试总线 在嵌入式软件自动化测试系统中，测试总线是非常重要的组成部分，担负着 至关重要的作用。测试总线的主要功能是对测试数据进行传送，同时还能够传送 控制指令，是嵌入式软件自动化测试系统中的中枢神经。随着计算机技术的不断 发展以及对各个领域的深入渗透，自动化测试领域的总线技术也取得了极大的进步。其主要发展历程经历了通用接口总线、VXI、PXI以及基于LAN接口面向仪器 的扩展等几个阶段。通用接口总线简称为GPIB，其主要组成部分包括标准接口、 母线、计算机和仪器仪表等等。这种总线技术的优点是能够利用计算机对仪器进 行有效的操作和控制，代替传统人工操作，初步实现了自动化测试。但缺点是对 装置的数量具有严格的限制，不能够过15台，而且电缆长度也不能超过20米。VXI总线是VME和GPIB两种总线系统融合后产生的新型技术，其优点是体积小，功耗低，组建更灵活，而且具有较高的传输速率。此外，还便于维修。但缺点是 总线速度明显落后于PC机总线速度。PXI的优点是能够即插即用，但缺点是功耗大，转换板的密度也较大，具有空间局限性，主要应用于紧凑型CPI仪器领域扩 展和开放式工业领域。基于LAN接口面向仪器的扩展简称为LXI，是基于局域网 发展起来的新一代模块化平台标准，优点是融合了前面三种总线技术的优点，如GPIB的高性能、VXI和PXI的小体积以及LAN的高吞吐率，缺点是没有经过确切 的验证，是否适合实时嵌入式软件自动化测试系统还是个未知数。 2.2硬件接口 在嵌入式软件自动化测试系统中，包括多种硬件平台，用于连接各硬件平台 的硬件接口具有重要的作用。目前，测试领域一直在致力于建立一种标准化接口，使硬件接口实现规范化和标准化发展。美国国防部对自动测试系统已制定了相关 标准，在该标准中，对硬件接口标准也做出了相应的规定和规范。在1999年， 适配品与测试夹具接口联盟对测试系统信号接口制定了标准IEEEP1505，从而使
中医学对正常人体的认识
第三章中医学对正常人体的认识 中医学认为，人体是以心为主宰，五脏为中心，结合六腑、奇恒之腑、精气血津液、形体官窍、经络共同构成一个有机整体。脏腑、精气血津液、形体官窍的生理功能相互协调，相互为用，以维系体内外环境的相对平衡和稳定，维持人体的正常生命活动。 第一节脏腑 脏腑，是内脏的总称，按其生理功能特点分为： 五脏：即心、肝、脾、肺、肾，为实质性脏器，共同生理功能主要是化生和贮藏精气。特点是藏精气而不泻，故满而不能实。 六腑：即胆、胃、大肠、小肠、三焦、膀胱，为中空管腔性脏器，共同生理功能主要是受盛和传化水谷。特点是传化物而不藏，故实而不能满。 奇恒之腑：即脑、髓、骨、脉、胆、女子胞，为空管腔性脏器而属腑，但生理功能却又“藏而不泻”类似五脏，故为奇恒之腑。 在脏腑中，五脏是生命活动的中心，脏腑在生理功能上相互制约，相互依存，相互为用，形成一个非常协调统一的整体。 一、五脏的主要生理功能与系统连属 （一）心 1、心的主要生理功能 （1）心主血脉：是指心气推动血液循行于脉中，周流全身的作用。心、脉、血共同组成一个循环于全身的系统，在这个系统中心起主导作用。 血液在脉管中正常运行，主要依赖心气的推动；血液的充盈；脉道的通利。心气充沛，血液充盈，脉道通利，血行流畅，则面色红润光泽，舌淡红，脉象和缓有力。 （2）心主神志（又称心藏神） 神：有广义与狭义之分，广义的神，是指人体生命活动及其外在表现。狭义的神，是指人的精神、意识、思维活动的功能。 心主神志的功能体现在两个方面：①心主宰五脏六腑的生理活动：即在心的主宰和调节下，彼此协调，才能共同完成整体的生命活动。②主人的精神意识思维活动：心主神志功能正常，则神志清晰，思维敏捷，精神充沛；心的气血不足。 2、系统连属 （1）心在志为喜：
基于计算机视觉步态识别系统的方法研究
第21卷第4期湖 北 工 业 大 学 学 报2006年08月 V ol.21N o.4 Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006 [收稿日期]2006-05-23[作者简介]程 琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制. [文章编号]1003-4684(2006)0820101203 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究 程 琼,庄留杰 (湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068) [摘 要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维 系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具. [关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41 [文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术, 当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别. 1 步态识别系统组成 步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视 觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果 . 2 基于视觉的步态分析 步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是 以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1]. 许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题. 可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具. 3 步态识别方法分类 当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征. 步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运 动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].
嵌入式终端设备的一种自动化测试技术
-1 -嵌入式终端设备的一种自动化测试技术 广州海格通信集团有限公司 韦 卉 吕金华 【摘要】本文主要探讨一类嵌入式终端设备的自动化测试技术。鉴于嵌入式软件依赖硬件运行的特殊性，本文提出一种自动化测试的模型——U模型，本模型提供了嵌入式系统自动控制和自动测试的一种解决方案。 【关键词】嵌入式系统；自动化测试；U模型 1.自动化测试概况 1.1 趋势 自动化测试实际上是软件测试的一种，以往的测试工作都是通过测试工程师手工执行测试用例完成的，而自动化测试则是通过执行测试程序自行完成并自动检验测试结果。随着当前测试技术的发展，自动化测试越来越多的出现在人们的视野里，越来越多的吸引更多的科技人员的目光。由于自动化测试可以大大节省测试劳动力，节约测试时间，大量缩短项目周期，为公司节约很多研发成本，对企业经营带来极大的效益。因此，越来越多的企业开始重视和发展自己的自动化测试技术。 1.2 现状 我们工作中接触的嵌入式终端为无线通信领域终端，具备语音通信、数据通信等业务功能。该种设备对于极限距离的业务测试要求非常严苛，需要经过成百上千甚至成千上万次的测试和长时间（往往是连续七天以上）连续不间断的运行，来验证产品的可靠性和稳定性，如果仅依靠人工操作，将会非常消耗人力，而且几乎是不可能完成的任务。因此探求一种自动化测试方法迫在眉睫。我们所研发的通信设备属于嵌入式终端设备，对于嵌入式系统的自动化测试，在业界也是非常少见。在此，我们提出一种自动化测试模型——U模型，来实现嵌入式终端设备的自动化测试。 2.自动化测试模型 2.1 U模型提出 图1 U模型 根据我们的研究，提出了一种命名为U模型的自动化测试技术。如图1所示，左边框图属于控制系统，控制PC为一台工作中使用的个人电脑，上面安装着windows操作系统。处于顶层的业务测试程序是根据测试被测系统功能、性能、各种质量属性等测试用例编写的测试脚本。处于第二层的控制台软件自行开发编写的软件。右边框图属于被测系统，处于顶层是被测业务是我们将要测试软件特性，处于第二层的是被测软件的应用程序，处于第三层的是被测系统所使用的操作系统。再往底层一点则是控制系统和被测系统都支持的通信接口驱动和通信硬件接口。 2.2 U模型原理 接下来我们来介绍一下U模型的工作原理： （1）业务测试程序负责下发测试指令以及检验被测系统的表现是否符合预期，相当于软件测试中的测试用例的一样。 （2）控制台软件是一款在PC上自行开发的软件，它包括对业务测试程序的解释执行功能、脚本工程的管理功能和脚本编辑等功能。 另外，还负责把测试程序下发的指令通过调用 成windows操作系统API的方式，封装成底层通 信接口能使用的数据帧。 （3）Windows操作系统，控制台软件运行 在其之上，使用它提供的各种操作系统服务， 特别是I/O管理服务。 （4）通信接口驱动实现通信接口硬件初 始化、数据存储、数据发送、数据传输和数据 接收等。 （5）通信硬件接口是PC机上的通信接口 支持类型，一般为串口、网口、USB口等。被 测系统上也需要有同样的接口类型。 （6）在被测系统中，各层软件的作用其 实与PC控制系统上差不多，在此就不再赘述。 值得注意的是，被测系统的业务应用处理程序 或者被测功能模块，在接收到控制系统下发的 命令后，会给予一定响应（比如某些设备状 态、参数的改变，或者返回指定的数值给控制 系统）。这些响应的信息通过被测系统的通信 接口返回给控制系统。这样就完成了控制系统 和被测系统的交互。 另外，还需要事先定义好一个命令集以及 各条命令所带来的所有可能的预期结果。这个 命令集和它们所返回的预期结果是业务测试程 序需要使用和检验的，正是这些命令集和结果 集构成了自动化测试用例集。 通过以上的系统建模，我们就可以通过测 试脚本与被测系统完成交互、监控和测试了。 由此，可以达到测试被测系统的目的。 基于以上的讨论我们可以看到，U模型中 各层完成的功能各自不同，缺一不可，每个系 统中都是高层使用底层提供的服务完成本层的 工作。控制系统和被测系统上运行着两个不一 样的操作系统，实际上也完成了不同操作系统 之间的数据通信。 3.项目应用 根据上面提出的U模型，我们搭建了一个 自动化测试平台，硬件上包括个人工作电脑PC 机和待测终端设备A，两者通过通信接口—— 串口来完成通信及数据交换。如图2所示： 工作PC 图2 应用组网图 同时，我们开发了一个控制台软件，其操 作界面如图3所示。 从图3中可以看到，左边红色框中的“业 务测试脚本列表”是一系列测试脚本文件的树 状图，实现的是脚本工程的管理，在脚本执行 完成后，到底是成功还是失败，会有结果状态 显示在被执行脚本的后面。中间红色框为“脚 本编辑和查看区”，实现的是脚本编辑和查看 功能。最右边的框是“脚本输出区”，是调试 脚本的输出和执行结果输出显示的地方，这里 也有一个结果统计功能，比如本次测试执行了 多少个脚本，成功了多少个，失败了多少个， 都会在这里有所体现。在这个控制台软件界面 上，我们开发了语音业务测试脚本，实现了语 音通话的各种业务的自动化测试。 图3 控制台软件界面 另外，在被测的终端设备上，我们定义 好一套命令集以及返回值列表，命令集比如重 启命令、读取工作模式命令、设置音量大小等 等，约100多条命令。返回值列表是对一系列 命令的返回值定义了特殊的含义，比如0表示 操作失败，1表示操作成功等。这样一个命令 集以及返回值列表来自于测试工程师，由测试 工程师提供所需要使用的测试命令及返回值， 由控制台软件开发工程师和终端软件开发工程 师来共同实现。 完成以上的工作，一个嵌入式终端设备的 自动化测试平台就搭建完成了。在这个测试平 台上，我们的测试工程师开发了语音业务测试 脚本，实现了语音通话的各种业务的自动化测 试。在完成业务测试脚本编写和调试之后，就 可以根据测试任务勾选上所需要执行的脚本， 直接执行就可以了。 4.推广意义 U模型这种测试技术，具有通用性，可以 广泛应用到各种嵌入式系统终端设备的自动化 测试中去。把自动化测试引入的项目中去，既 可以大大节省人力成本，又可以完成手工无法 完成的穷尽测试，对产品的质量把控可以更严 格，对于提升产品质量具有伟大的意义。 参考文献 [1]黄鹏,廖红华,嵌入式系统综述[J].电工技术,2006. [2](美)DanielJ.Mosley,(美)BruceA.Posey.软件测试自动化 [M].邓波等,译.机械工业出版社,2003. 作者简介： 韦卉（1981—），女，广西梧州人，大学本科，软件 测试师，现供职于广州海格通信集团股份有限公司， 研究方向：嵌入式软件测试。 吕金华（1982—），女，广东江门人，大学本科，软 件设计师，现供职于广州海格通信集团股份有限公 司，研究方向：嵌入式软件设计。
人体的新陈代谢_知识点
第二节人体的新陈代谢 1．食物的消化和吸收 （1）．消化系统的组成 （2）．食物的消化和吸收 ①消化有物理性消化和化学性消化。物理性消化主要通过牙齿的咀嚼和胃肠的蠕动；化学性消化主要是利用消化酶，使食物中的营养成分通过化学变化变成可吸收的物质。 ②食物中各种成分的消化。食物中的水、无机盐、维生素不经消化能直接被吸收；食物纤维不能被消化；淀粉、蛋白质和脂肪最终分别被消化分解成葡萄糖、氨基酸、甘油和脂肪酸。 ③小肠是食物消化吸收的主要场所，与其相适应的结构特点有：(1)小肠长，有皱襞，内壁形成小肠绒毛，可扩大小肠内表面积；(2)小肠绒毛内含丰富的毛细血管和毛细淋巴管，有利于营养物质的吸收；(3)小肠内含有多种消化腺分泌的消化酶，能对食物中的各种成分进行彻底的消化。 ④吸收是指营养物质进入循环系统的过程。 2．酶在生命活动中的重要作用 (1)酶的概念：酶是生物活细胞所产生的具有催化作用的蛋白质，是一种生物催化剂。酶能使生物体内的化学反应迅速地进行，而本身并不发生变化，这一点与无机催化剂相似。 (2)酶的特点： ①高效性：酶的催化效率一般是无机催化剂的107～1013倍。 ②专一性：一种酶只能催化一种或一类化合物的化学反应。 ③不稳定性（易变）：高温、低温以及过酸、过碱，都会影响酶的活性。也就是说，酶的催化作用需要适宜的条件。温度、pH都会影响酶的活性。 ○4多样性：酶的种类多种多样。 (3)酶的作用：酶具有多样性，高效性及专一性等作用特点．对于生物体内的新陈代谢的正常进行是必不可少的。 3．消化酶在人体消化过程中的作用 (1)食物中各种营养成分的消化过程 食物中的各种营养成分，除了水、无机盐、维生素等可以直接被消化道吸收外，其他如糖类、蛋白质、脂肪等结构复杂、不溶于水的大分子有机物，必须在消化道内经过消化，分解成溶于水的有机物小分子，才能被消化道壁吸收。糖类、蛋白质、脂肪这三大有机物的消化过程必须在各种消化酶的催化作用下才能完成，它们的具体途径为： (2)消化酶在人体消化过程中的作用 ①口腔中的唾液含有唾液淀粉酶，口腔可以使食物中的部分淀粉分解成麦芽糖。 ②酸性的胃液中有胃蛋白酶，它能将蛋白质分解成多肽。 ③小肠中的消化液包括肠液、胰液和胆汁，肠液和胰液中含有分别能消化糖
中医讲究一个通字疏通经络的十大方法
中医讲究一个通字，疏通经络的十大方法 “ 医生认为，经络影响着人体气血的运行和各个脏腑的正常运作，身体通则不痛，痛则不通，经络不通身体就会有疼痛，那么，经络不通该怎么办?“经”的原意是“纵丝”，有路径的意思，简单说就是经络系统中的主要路径，存在于机体内部，贯穿上下，沟通内外。 “络”的原意是“网络”，简单说就是主路分出的辅路，存在于机体的表面，纵横交错，遍布全身。《灵枢·脉度》说：“经脉为里，支而横者为络，络之别者为孙。” 这是将脉按大小、深浅的差异分别称为“经脉”、“络脉”和“孙脉”。 经络，主要包括十二经脉、十二经别、奇经八脉、十五络脉、十二经筋、十二皮部等。其中属于经脉方面的，以十二经脉为主，属于络脉方面的，以十五络脉为主。它们纵横交贯，遍布全身，将人体内外、脏腑、肢节联成为一个有机的整体。 11、升温是疏通经络最有效的方法身体内寒湿重时，就如面对一块因冷而冻住的土地，你用按摩和针刺的方法是解决不了根本问题的。 只有“大地”回暖，河流化冰，土地解冻，河流才会通畅，土地才会松软、透气。
我们的身体也是一样，只要身体内寒湿重，身体内所有的管道就会因冷而收缩，身体内的肌肉、组织也会遇冷而板结。这时针灸、推拿、按摩等治疗方法对治疗各种疾病效果甚微，而且只能暂时缓解，复发率非常高。遇到这类情况时，就要同时学会为身体升温、排寒湿的技巧，才能让身体内全面化冻，各种管道自然畅通。22、五字调息通五脏每天清晨，用鼻子吸气，嘴呼气，默念：嘘、呵、口四、吹、呼字，不要出声。每个字音对应一个脏腑：嘘对肝，呵对心，口四对肺，吹对肾，呼对脾。 这是利用调节呼吸来调匀气息，疏通五脏。如果常念“嘘”可以养肝明目，常念“呵”可以泄心火等，长久坚持，会有一定作用。33、梳头促进血循环用手指或木梳从额头前至枕后，从两侧的颞部至头顶进行“梳头”，每回50~100次，以晨起梳头为最佳。 人体各条经络都汇聚于头部，梳头时要经过眉冲、通天、百会、印堂、玉枕、风池等近50个穴位，对这些穴位进行如同针灸的刺激，可以促进头部血流，疏通经络。44、老丝瓜引导经络老丝瓜1条，切碎炒至微黄，研成细末，每次10克，用热水过服。老丝瓜筋络贯穿，类似人体经络。 借老丝瓜气来导引人体经络，使气血通顺。55、莲花坐活动韧带坐时，屈左腿，将左脚的脚背放在右大腿的腹股沟处，双手放在左膝盖上，轻柔地做上下弹性运动数次，使之接触
基于软件工程化的嵌入式软件自动化测试系统的制作技术
图片简介: 本技术介绍了一种基于软件工程化的嵌入式软件自动化测试系统，包括需求开发与管理模块、设计开发与管理模块以及测试管理模块，通过软件工程化将需求开发与管理、设计开发与管理、测试管理集成到一个统一平台进行管理。平台集成独立的三方软件，实现需求、设计、编码、测试、执行不分离。通过驱动脚本，实现测试自动化执行；同时，该方法实现了文档的自动生成、自动统计功能，实现了追踪矩阵的自动建立，能够快速实现影响域分析，避免遗漏，从而提高软件质量。 技术要求 1.一种基于软件工程化的嵌入式软件自动化测试系统，其特征在于，包括需求开发与管理模块、设计开发与管理模块以及测试管理模块，其中： 所述需求开发与管理模块包括需求分解单元、需求追踪管理单元；其中： 需求分解单元用于根据用户提出的用户需求建立系统需求以及软件需求，将系统需求、软件需求作为输入，按照所述系统需求、软件需求所要实现的功能，对系统需求、软件需求进行分解处理，并将分解后的需求进行原子化处理，从而建立需求数据元； 需求追踪管理单元用于根据软件需求追踪系统需求，建立软件需求和系统需求之间需求的映射关系；
所述设计开发与管理模块包括软件详细设计单元、软件接口设计单元、软件编码实现单元、设计追踪管理单元，其中： 软件详细设计单元用于根据所述的软件需求的需求数据元逐项展开对应于所述需求数据元的功能设计，形成详细设计数据元； 软件接口设计单元用于根据所述的软件需求的需求数据元逐项展开对应于所述需求数据元的接口设计，形成接口设计数据元； 软件编码实现单元用于根据所述详细设计数据元、接口设计数据元通过编码进行软件详细设计和软件接口设计，从而形成软件源码数据元； 设计追踪管理单元用于建立详细设计数据元到软件需求的需求数据元之间的映射关系、软件源码数据元到所述详细设计数据元之间的映射关系；软件源码数据元到接口设计数据元之间的映射关系； 测试管理模块包括测试策划单元、测试用例编制单元、测试追踪管理单元、测试执行单元、测试结果记录单元、缺陷管理单元、回归测试单元，其中： 测试策划单元用于根据软件需求的需求数据元建立软件系统测试项数据元和软件配置项测试项数据元；依据所述详细设计数据元、接口设计数据元建立软件集成测试项数据元和软件单元测试项数据元； 测试用例编制单元用于根据系统测试项数据元编制系统测试用例数据元；依据配置项测试项数据元编制配置项测试用例数据元；依据集成测试项数据元编制集成测试用例数据元，依据单元测试项数据元编制单元测试用例数据元； 测试追踪管理单元用于建立软件单元测试项数据元到详细设计数据元和接口设计数据元之间的映射关系，建立软件集成测试项数据元到详细设计数据元和接口设计数据元之间的映射关系，建立软件配置项测试项数据元到软件需求的需求数据元之间的映射关系，建立软件系统测试项数据元到系统需求的需求数据元之间的映射关系，并建立各测试用例数据元到对应的测试项数据元之间的映射关系； 测试执行单元用于按照各测试用例数据元规定的执行步骤，执行对应的测试用例； 测试结果记录单元用于记录各测试用例数据元执行后的结果，并与预期结果比较，根据比较结果的不同执行对应的处理方式； 缺陷管理单元用于针对执行失败的测试用例数据元，确定存在的软件缺陷，形成缺陷数据元并按照模板生成问题报告单，以使软件设计开发人员根据所述问题报告单进行问题的修复；
三轴加速度传感器的步态识别系统
三轴加速度传感器的步态识别系统 近年来随着微机电系统的发展，加速度传感器已经广泛应用于各个领域并拥有良好的发展前景。例如在智能家居、手势识别、步态识别、跌倒检测等领域，都可以通过加速度传感器实时获得行为数据从而判断出用户的行为情况。 目前许多智能手机都内置多种传感器，通过预装软件就能够获得较精确的原始数据。本文提出一种基于三轴加速度传感器，用智能手机采集用户数据，对数据进行处理及特征提取获得特征矩阵并分类识别的方法，有效地识别了站立、走、跑、跳四种动作。 人体动作识别处理过程主要包含数据采集、预处理、特征提取和分类器识别数据采集数据采集和发送模块安装在用户端，另一个数据接收模块接在电脑终端上。 由于我们制作的采集模块很轻、很小，所以方便佩戴。当用户运动时，三轴加速度传感器会将据采集并通过无线方式发送给电脑接收模块，再通过电脑上的软件部分对采集到的数据进行分析处理，将结果输出，显示用户的实时状态。 本文使用的加速度传感器数据来自于共计６０个样本。传感器统一佩戴于腰间。本文选取了其中一位采集者的数据用于主要分析研究，
其余两位采集者的数据则用于验证由第一位采集者数据研究所得的结论，这样的做法既减小了数据处理的繁杂又能保证最终结果的准确性。预处理应用程序设置的采集时间间隔为０．１ｓ，对每一个动作的采集时间为２５ｓ。考虑到用户在采集数据一开始与将要结束时的动作不平稳可能对数据带来较大影响，前２ｓ２ｓ采集的数据将被舍弃不予分析。因原始加速度信号一般都含有噪声，为了提高数据分析结果的准确性，通常在原始加速度信号进行特征提取前对其进行去躁、归一化、加窗等预处理。通过加窗处理，不仅规整了加速度信号的长度，而且方便研究人员按照需要选择适宜的信号长度，这样有利于后续的特征提取。 许多研究人员使所示。研究人员采集的加速度传感器信号由于采集者的动作力度不同造成加速度信号的幅度差异较大，这会对之后的分类识别造成负面影响，归一化技术可以调整加速度信号的幅度，按照一定的归一化算法可以使加速度信号的幅度限定在某一数值范围内，文献[２]在识别跑、站立、跳和走路这四种动作时对四种动作的加速度信号进行了归一化；文献[３]在进行手势识别时对手势动作的加速度信号进行了归一化处理。特征提取特征提取和选择模块的作用在于从加速度信号中提取出那些表征人体行为的特征向量，处于预处理模块和分类器模块之间，是人体行为识别过程中的一个重要环节，直接影响分类识别的效果。特征的提取方法具有多样性，对于不同的识别目的，研究人员会提取不同的特征，例如为了识别分类站立和跑步，研究人员通常会选取方差和标准差这类能够反映加速度信号变化大小的特征，而为了识别分类走路和跑步，研究人员通常会选取能量
嵌入式软件的自动化测试框架、测试流程与功能研究分析
嵌入式软件的自动化测试框架、测试流程与功能研究分析 引言 进入二十一世纪之后，硬件元器件得到了飞速发展，从而也是的嵌入式软件的功能更加强大和复杂.随之而来的也是嵌入式软件测试工作的加重，传统的软件测试技术已经难以满足嵌入式软件越来越复杂的需求.而目前，市场上已经有较多的传统软件自动化测试技术，如何在这些技术的基础上进行改进，从而能够适应嵌入式软件环境，从而实现嵌入式软件的自动化测试，是嵌入式软件发展的重要方向. 1.嵌入式软件自动化测试平台分析 嵌入式软件的自动化测试即利用脚本来自动化驱动嵌入式软件的运行，并且自动收集相关数据进行分析，最终生成相应的测试报告.虽然，嵌入式软件的自动化测试流程与一般PC 机应用软件的自动化测试流程相同.但是，由于嵌入式软件软件对电子设备的高度依赖性，以及电子设备收周围环境影响较重，从而导致嵌入式软件的自动化测试平台存在如下的问题. （1）由于电子元器件受到周围环境的影响，无论在宿主机上所进行的动态测试多充分，也无法保证嵌入式软件在实际的硬件环境中通过. （2）硬件系统非常复杂，难以对测试过程中所发现的问题进行排查. （3）植入桩点会影响系统的实时性. （4）上位机的测试环境中，由于上位机与下位机的通信量较大，测试结果数据较多，容易导致通信的堵塞. 2.嵌入式软件自动化测试平台概要设计 通过对嵌入式自动化测试框架的分析，本文提出一种由脚本驱动器.接口映射表.数据驱动器和支持函数库所组成的，针对嵌入式自动化软件测试的组合型测试框架. 如图1所示，高层脚本调用执行下层脚本；底层运行脚本通过查询接口映射表调用待测试系统接口进行驱动和通信；测试脚本从数据文件调用数据执行测试.
人体步态的生物力学特征与步态分析.doc
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 人体步态的生物力学特征与步态分析.doc 人体步态的生物力学特征与步态分析摘要步行是人类运动最基本的方式，加强对步态的动作研究，有利于我们对人体运动规律进行更深入的了解，有利于人体运动障碍疾病的治疗和恢复。 本文在国内外相关研究成果的基础上，总结归纳出步态的一般生物力学原理和步态分析的基本方法，为进一步对步态的研究奠定基础。 关键词步态生物力学研究方法分析一、步态的生物力学原理步态是人类步行的行为特征。 步行是人类生存的基础，是人类与其它动物区别开来的关键特征之一。 正常时的步行不需要思考，然而步行的控制却是十分复杂的，包括中枢命令，身体平衡以及协调控制，涉及足、踝、膝、髋、躯干、颈、肩、臂的肌肉和关节的协同运动。 其中任何环节的失调都有可能影响到步态。 步行是全身肌肉参与，包括人体重心移位，骨盆倾斜旋转，髋、膝、踝关节伸屈及内外旋展等，使人体发生位移的一种复杂的随意性运动。 行走过程中，从一侧脚跟着地开始到该脚跟再次着地形成 1 个步态周期。 对指定的下肢而言，1 个步态周期活动可分为支撑时相和摆动时 1 / 6
相。 支撑时相又分为脚跟着地、脚趾着地、支撑中期、脚跟离地、蹬离期和趾离地诸动作阶段。 摆动时相分为加速期、摆动期和减速期。 正常行走时，支撑时相约占整个步态周期的60%―65%，因此，当一侧下肢进入支撑时相时，另侧下肢尚未离地，两下肢同时负重称为双肢负重期。 双肢负重期约占全周期的 28.8%，占支撑时相的 44.8%，支撑时相的其它时间为单肢负重期。 随着年龄的增长，单、双支撑时相占步态周期的比例也随之增加。 不同性别和身高的人，其支撑时相和摆动时相所占的比例无明显差异。 二、步态分析步态分析是用运动生物力学的概念、处理手段和已经掌握的人体解剖、生理学知识对人体行走的功能状态进行分析的一种生物力学研究方法。 随着科学技术的发展，由先进的传感器、高速摄像机、微型计算机等组成的综合步态分析系统，使步态分析方法得以在康复医学研究中越来越深入的开展，该系统可不受外界干扰，同时提供行走时人体的重心的空间位移、速度、加速度、地面支反力、肌肉及关节活动情况、关节内力及力距的变化等多种人体运动的信息，1 个人的步态将会像体温、血压那样，从 1 个侧面反映出人体的健康状况和病态特征。
步态识别方法的分类及各类方法的比较
步态识别方法的分类及各类方法的比较 程汝珍1,2 1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098) 2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098) E-mail：chengruzhen@https://www.wendangku.net/doc/661706866.html, 摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。 关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较 中图分类号：TP391.4 1.引言 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。 步态识别部分 图1 步态自动识别系统框图 Fig1 the framework of gait automatic recognition system 步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。