基于足底压力分析系统对青年人行走步态特征稳定性的研究

（中国刑事警察学院 辽宁沈阳 110035）

人的行走运动是一种受大脑中枢神经系统支配的，以骨骼为杠杆，骨骼肌为动力，与人的生理、心理状态均密切相关的一种特殊的机械运动。它通过左、右足交替作用于地面，是一种始终处于动态平衡状态的运动。在日常生活和学习中，人会自然地建立起受自身生理特征和心理特征影响的行走动力定型，它决定了人的行走运动形态，同时通过行走姿势控制下的足与地面等承痕客体发生接触而形成的足迹表现出部分特征，我们称这部分特征为足迹的行走运动特征。

人的出生、成长到死亡是一个渐进的过程，其身体总体结构形态，包括足的结构形态在一定时间范围内的变化是极其细微的，具有一定的稳定性，尤其是当人的骨骼停止生长后，其足底结构形态的稳定性可高达十几年甚至几十年。而作为一个人在一定生活坏境下由多次重复相同条件运动的反射而形成的大脑皮层动力定型，则更难改变。稳定的足的结构与反复学习实践形成的神经系统运动动力定型，使人的行走动力形态具有稳定性，形成了稳定的行走运动足迹特征，为足迹的分析研究提供可能[1]。

近年来，在基层实际办案中，足迹的采集率大幅下降，利用足迹认定犯罪嫌疑人从而侦破的案件更是少之又少，由此流传着足迹“无用论”的观点，究其缘由，主要是足迹检验尚处于经验认知阶段，需要依靠专家的经验来作出认定结论。而如果我们可以说明用于足迹检验的特征的科学性，则可以令广大基层技术人员投入到足迹检验的行列中，增强足迹的利用率。本研究通过Footscan足底压力步态分析系统采集青年人正常行走时足底各区域压力变化的数据，对其中的峰值压强数据进行单独处理，采用SPSS20.0数据统计软件对数据进行稳定性分析，找出足底峰值压强变化稳定的区域，同时通过与油墨捺印的平面足迹所反映的步态特征所在位置进行对比分析，说明自然行走状态下青年人穿袜足迹步态特征的科学性。

一、材料与方法

（一）实验对象

本实验选择30名身体健康、行走姿势正常的青年学生作为测试对象，其中男性20名、女性10名，年龄22±2岁，身高男性1.78±0.03m、女性1.63±0.03m，体重男性70±5kg、女性52±3kg。

（二）实验条件

1.采用由比利时RSscan Internation公司研制的Footscan足底压力步态分析系统，该系统包括2m长均匀分布16000多个传感器的测力平板，传感器大小为0.5cm×0.7cm，密度4个/cm2，采集频率最高可达500Hz[2]，实验时，利用3Dbox同步采集测试对象行走状态下所产生的足底压力数据。

采集方法：首先对测试对象说明实验目的和实验过程，让其在实验室内穿袜自由歩行，以熟悉行走环境，达到正常行走状态。实验中，测试对象在距Footscan平板一定距离处开始正常行走，以此来保证测试对象踏上平板时的自然状态，每名测试对象均采集15次正常行走的足底压力分布数据，用于减少实验误差，有助于分析结果的准确性和可靠性。

2.采用传统油墨捺印法，捺印测试对象正常行走时的平面足迹。油墨捺印具有成本低、操作简便、图像清晰等优点，能够稳定、客观、准确地反映出足迹特征[3]。

采集方法：首先在实验室地面平铺约5m长的白纸，两侧用胶带固定，以防采集数据过程中纸张串动，然后对每名测试对象说明实验流程。实验开始时，测试对象穿袜站立在足迹捺印盒上，使袜底均匀着墨，而后以自然行走状态在白纸上行走，取左、右足前10枚足迹，拍照提取，同一人采集3趟数据后换下一名测试者，直至30名测试对象全部测试完毕。

二、数据处理

（一）Footscan步态分析系统足底压力数据处理

根据足迹分析与检验理论，Footscan足底压力步态分析系统将足底面分为十个部分进行采集，分别为拇趾区（T1）、2-5 趾区（T2-5）、第一跖区（M1）、第二跖区（M2）、第三跖区（M3）、第四跖区（M4）、第五跖区（M5）、足弓区（MF）、跟内侧区（HM）和跟外侧区（HL），如图1所示，并将这十个区域的起始时间与结束时间、压强、冲量等采集数据导出形成Excel表格形式，如表1所示。

图1 Footscan足底压力采集图像

表1 Footscan步态分析系统足底压力数据采集表

标准偏差的定义是总体各单位标准值与其平均值之差的平方的算术平均数的平方根，是个体间变异大小的指标之一，反映了个体间数据分布的离散程度。标准偏差的值越小，说明数据越聚集，离散程度就越小，数据也就越稳定，反之标准偏差的值越大说明数据越离散[4]。本实验通过将所采集的峰值压强数据进行整理，而后输入SPSS20.0数据统计软件，计算数据间的标准偏差，进行数据稳定性分析。处理数据结果如表2、表3所示。

表2 20名男性测试对象左、右足峰值压强标准偏差统计量

表3 10名女性测试对象左、右足峰值压强标准偏差统计量

（二）油墨捺印足迹数据处理

步态特征所反映的是人行走运动中足的各部位与地面等承受客体接触时相互作用的情况以及行走动力定型的特点，是足迹行走运动特征的一种主要反映形式。足迹中的步态特征可大致分为三种：落足特征、支撑特征和起足特征[5]。

将捺印好的足迹样本纸展开，在每张纸选取的10个足迹上标注步态特征，如图2所示，综合每名测试对象足迹步态特征出现概率的大小，选择其中相对稳定的步态特征进行数据汇总、整理成如表4、表5所示。

图2 捺印足迹标注步态特征

表4 20名男性测试对象正常行走左、右足稳定步态特征出现率（%）

表5 10名女性测试对象正常行走左、右足稳定步态特征出现率（%）

三、讨论

图3 足底压力图像与捺印足迹比较

从表2、表3所示数据可知，青年男性左足峰值压强最稳定的是2-5趾区和足弓区，较稳定的是跟内侧区、外侧区和拇趾区，而右足峰值压强最稳定的是2-5趾区和足弓区，较稳定的是跟外侧区、第五跖区和拇趾区。可见，青年男性左、右足足底压力稳定区域并无明显差异。青年女性数据中，除第一、第五跖区稳定性稍高于男性以外，其余稳定区域并无不同。

从表4、表5所示数据可知，青年男性正常行走的左足步态特征出现率约为趾前蹬痕93.5%、踏痕99.2%、足跟擦痕90.3%，跖压区前部擦痕74.7%，右足步态特征出现率为趾前蹬痕95.5%、踏痕99.2%、足跟擦痕90.3%，跖压区前部擦痕75.2%，左右足无明显差异。综合青年女性数据，左足步态特征出现率约为趾前蹬痕95.3%、踏痕99.7%、足跟擦痕91.7%、第一、第五跖压区擦痕74%，右足步态特征出现率约为趾前蹬痕94.7%、踏痕100%、足跟擦痕91.7%、第一、第五跖压区擦痕72%，可见，青年男女在趾前蹬痕、踏痕、足跟擦痕特征的出现率大体相似。

根据数据结果，综合图3所示直观观察，虽然足底峰值压强最稳定的区域为2-5趾区和足弓区，但因为与承痕体接触时作用力小，不易留痕，很难在实际应用中发挥作用，而稳定性较高的拇指区、跟外侧区则经常对应着趾前蹬痕、踏痕和足跟擦痕等步态特征，且遗留率很高。

四、结论

足迹作为现场遗留率很高的痕迹之一，在侦查破案中发挥着十分重要的作用。从Footscan足底压力步态分析系统处理得到的足底峰值压强变化稳定的区域与传统油墨捺印足迹所反映的步态特征所处位置的比较中，可以得出，趾前蹬痕、踏痕和足跟擦痕作为青年人正常行走状态的稳定的步态特征所处的位置，与足底峰值压强变化的稳定区域基本一致，体现出行走动力定型的动力特征可以通过足迹步态特征反映，从某种程度上说明了青年人行走步态特征的科学性，为丰富足迹检验理论的准确性和科学性提供了依据。

[1]史力民，马建平.足迹学[M].北京：中国人民公安大学出版社，2014.

[2]汤澄清，史力民，黄愿.Footscan步态分析系统在足迹检验中的应用初探[J].刑事技术.2008，（4）：18-20.

[3]计永林，宋佳宾，王浩波，等.穿袜负重倒行走步态特征研究[J].刑事技术.2016，（5）：391-394.

[4]马庆国.应用统计学-数理统计方法与SPSS应用[M].北京:科学出版社，2005.

[5]恩克吉亚，宋立伟，赖红楠.步长变化对足迹跟压痕迹特征影响的研究[J].中国公共安全：学术版.2015,（4）：112-115.

[6]张庆来，孟站领.正常青年人左右足底压力分布特征的对比分析[J].中国组织工程研究与临床康复.2007，(5):889－892.