青年人步态特征中迫痕与行走姿态映射关系统计分析研究

穆小旭，徐伟，孙晗，郭威

（中国人民公安大学，北京102623）

青年人步态特征中迫痕与行走姿态映射关系统计分析研究

穆小旭，徐伟，孙晗，郭威

（中国人民公安大学，北京102623）

通过对青年人步态特征与行走姿态映射关系的统计分析为侦查破案快速提供线索，为刑事诉讼提供可靠依据，为步态足迹自动识别新技术提供基础理论依据的需求.采集样本的立体足迹，并寻找含有迫痕的立体足迹.将采集对象的行走姿势使用摄像机进行录制，并经过后期处理对采集对象的行走姿势进行分类.对每个拥有迫痕的立体足迹的采集对象找出所对应的行走姿势，从而统计出拥有迫痕的青年人所表现出的行走姿势，有利于快速通过现场足迹确定青年人的行走姿势，进一步缩小排查范围，有利于提高破案效率.手臂内扣状态下，身体前倾姿势占据较多；手臂提前甩动和前后甩动状态均为身体正常比例较大.无论手臂以及身体处于何种状态，头部平视状态占据了较大比例.

迫痕；行走姿势；映射关系

1 引言

在传统步态特征的分析中，迫痕出现概率较高.通常情况下，迫痕出现在立体足迹的内边缘或者外边缘，是支撑阶段脚落地以后，身体重心出现变化或者身体结构等客观原因，使得脚在承痕客体上出现向内侧或者外侧微微移动而形成的伴生痕迹.本文拟通过数据统计的方法对迫痕所对应的行走姿态进行分析，从而确定每种行走姿态所出现的概率.

2 实验部分

2.1 实验对象

300名年龄分布在17岁～22岁之间的中国人民公安大学15级以及16级本科生.

2.2 实验场地以及实验器材

实验场地：中国人民公安大学模拟街区足迹采集实验室.

实验器材：1、海康威视DS-2CD2T20F(D)-I3/I5/I8(W)200万1/2.7quot;CMOS红外防水ICR日夜型筒型网络摄像2、尼康D7000 3、VSPlayerV7.2.0

2.3 实验方法

1.采集立体足迹：采集对象完整通过采集立体足迹的沙坑，实验人员用照相机对立体足迹进行拍照并记录，并保持步态足迹细节特征清晰、完整以及不变形.

2.采集行走姿态：在实验行走场地的东向，西向以及南向放置三架海康威视红外网络摄像机，同时记录采集对象的三个方向的行走姿态.

2.4 实验相关参数定义

本文将行走姿态从以下4方面进行定义：两臂、前后臂、身体、头部.

身体体倾斜方向、头部、胸部的姿态判定主要以重心点的位置为标准，而重心点在行走周期中的支撑阶段较为稳定，且此阶段身体、头部和胸部的姿态能够正常反映①.又由于双肢支撑时相与摆动时相存在一定交叉混合，且起、落足的瞬间时刻界定难度大②，综合考虑以上因素，本文决定选取单肢支撑时相（两脚靠拢的瞬间）的侧方行走姿态帧画面图像作为分析身体、头部和胸部姿态的实验图像.

受人体体态和行走习惯因素的影响，人体在行进时重心点偏移不但存在于前后水平方向，同时在人体侧面的切线方向也存在由于起落足协调性动作、身体晃动所引起的偏移.为平衡后者，两臂会向侧切线方向的摆动③.另外，当人体处于行走周期中一侧下肢进入支撑时相时,另侧下肢尚未离地，两下肢同时负重的双肢支撑阶段时，两臂的摆动幅度达到最大④.综合分析以上因素，以人身体正面中线为准，两臂的摆动与中线的位置、角度存在一定的映射关系.所以，本文决定选取正前方行走姿态帧画面图像作为分析两臂姿态的实验图像.

两臂：两臂在侧身切线方向的摆动与中心点偏移幅度、人的胖瘦态、行走习惯等均有关.综合考虑以上几点，本文决定在两肢支撑时相的起落足瞬间正前方行走姿态帧画面图像中，以前摆手的内侧点与头部中心端点连线与人体中线所呈角度来界定和量化两臂的行走姿态.当夹角＜5°时为体前内扣；当夹角在5～10°之间时为两臂体前甩动；当夹角在10～18°之间时为两臂前后甩动；当夹角＞18°为两臂外展.身体：本文中所界定的身体为狭义的范围，仅包括躯干和腿部.身体的行走姿态是人体行走姿态的直接反应，它是人主观意识层面上的形象认识，甚至决定着对一个人整体行走姿态的第一印象.⑤综合考虑以上几点，本文决定在单肢支撑时相中两脚靠拢的瞬间的侧方图像中，以人体肩平线的中点与足部距离后跟1/3处两点所建立的连线，与肩平线所呈角度来界定和量化身体的行走姿态.当夹角＞92°时为身体前倾，如图7；当夹角在87～92°之间时为身体正常姿势；当夹角＜87°时为身体后仰.

头部：在无意识的常态行走活动中，人体为减少身体重心偏移量，维持协调平衡，头部一般不会大幅度左右晃动，而是仅随生理特点和行走习惯在头颈后的颈部脊髓弯曲程度上存在差异⑥.综合考虑以上几点，本文决定在单肢支撑时相中两脚靠拢的瞬间的侧方图像中，以眼、耳廓上沿部的连线与地面垂线所呈角度来界定和量化头部的行走姿态.当夹角＜87°时低头；当夹角在80～95°之间时为平视；当夹角＞95°时为仰头.

2.5 实验数据与记录

使用照相机记录足迹采集实验室的立体足迹，使用海康威视红外网络摄像机对采集对象的三个方向的行走姿态进行采集并记录.

3 结果与讨论

3.1 迫痕与人体行走姿态映射关系统计

在300人的采集对象中，有223人的立体足迹存在迫痕，但并不是每个人所采集的立体足迹均含有迫痕，拟用每个采集对象出现迫痕的立体足迹与其总的立体足迹数量的比例，确定稳定出现迫痕的采集对象.比例在0～0.1之间有57人，在0.1～0.2之间有67人，在0.2～0.3之间有38人，在0.3～0.4之间有21人，在0.4～0.5之间有20人，在0.5～0.6之间有15人，在0.6～0.7之间有2人，在0.7～0.8之间有1人，在0.8～0.9之间有2人.现在拟确定比例≧0.3为稳定出现迫痕的采集对象，因为0～0.1与0.1～0.2区间内采集对象出现迫痕比例较低，认定为因客观采集条件或者行走姿势出现迫痕为偶然性，则稳定出现迫痕的采集对象为61人，所占比例为总人数的20.33%.据上文所述，行走姿势从3个方面进行分析：手臂、身体、头部进行分析.手臂体前甩动的人数为15人，占稳定出现迫痕人数的25%，手臂内扣状态的人数为18人，占稳定出现迫痕人数的29%，手臂前后甩动的人数为28人，占稳定出现迫痕人数的46%.在手臂为体前甩动状态下，身体前倾的人数为2人，占体前甩动总人数的13.33%，身体后仰的人数为1人，占体前甩动总人数的6.67%，身体正常的人数为12人，占体前甩动总人数的80%，头部姿态为低头人数为5人，占体前甩动总人数的33.33%，仰头人数为1人，占体前甩动总人数的6.67%，平视人数为9人，占体前甩动总人数的60%.在手臂为前后甩动状态下，身体前倾的人数为5人，占前后甩动总人数的,17.86%，身体后仰的人数为4人，占前后甩动总人数的14.29%，身体正常的人数为19人，占前后甩动总人数的,67.86%；头部姿态为低头人数为5人，占前后甩动总人数的17.86%，仰头人数为2人，占前后甩动总人数的7.14%，平视人数为21人，占前后甩动总人数的75%.在手臂为内扣状态下，身体前倾的人数为0人，占内扣状态总人数的0%，身体后仰的人数为5人，占内扣状态总人数的27.78%，身体正常的人数为13人，占内扣状态总人数的72.22%,；头部姿态为低头人数为6人，占内扣状态总人数的33.33%，仰头人数为3人，占内扣状态总人数的16.67%，平视人数为9人，占内扣状态总人数的50%.

3.2 手臂内扣状态下其它人体姿态的数据对应分析

手臂内扣状态（18人，29%）下，身体正常状态的人数为13人，占21%，身体后仰状态的人数为5人，占8%，身体前倾状态的人数为0人，占0%；手臂内扣状态（18人，29%）、身体正常状态（13人，72%）下，低头的人数为3人，占17%，仰头的人数为2人，占11%，平视的人数为8人，占44%；手臂内扣状态（18人，29%）、身体后仰状态（5人，28%）下，低头的人数为3人，占17%，仰头的人数为1人，占6%，平视的人数为1人，占5%.

3.3 手臂体前甩动状态下其它人体姿态的数据对应分析

手臂体前甩动状态（15人，25%）下，身体正常状态的人数为12人，占20%，身体后仰状态的人数为1人，占2%，身体前倾状态的人数为2人，占3%；手臂体前甩动状态（15人，25%）、身体前倾状态（2人，14%）下，低头的人数为1人，占7%，仰头的人数为1人，占7%，平视的人数为0人，占0%；手臂体前甩动状态（15人，25%）、身体正常状态（12人，80%）下，低头的人数为3人，占20%，仰头的人数为1人，占7%，平视的人数为8人，占53%；手臂体前甩动状态（15人，25%）、身体后仰状态（1人，7%）下，低头的人数为1人，占7%，仰头的人数为0人，占0%，平视的人数为0人，占0%.

3.4 手臂前后甩动状态下其他人体姿态的数据对应分析

手臂前后甩动状态（28人，46%）下，身体正常状态的人数为19人，占31%，身体后仰状态的人数为4人，占7%，身体前倾状态的人数为5人，占8%；手臂前后甩动状态（28人，46%）、身体前倾状态（5人，18%）下，低头的人数为2人，占7%，仰头的人数为2人，占7%，平视的人数为1人，占4%；手臂前后甩动状态（28人，46%）、身体正常状态（19人，68%）下，低头的人数为3人，占11%，仰头的人数为1人，占3%，平视的人数为15人，占54%；手臂前后甩动状态（28人，46%）、身体后仰状态（4人，14%）下，低头的人数为0人，占0%，仰头的人数为0人，占0%，平视的人数为4人，占14%.

4 结论与误差分析

在迫痕所对应的行走姿态中，当手臂处于内扣状态时，青年人中最多的姿势为身体前倾，头部处于平视状态；当手臂处于体前甩动状态时，青年人中最多的姿势为身体正常，头部处于平视状态；当手臂处于前后甩动状态时，青年人中最多的姿势为身体正常，头部处于平视状态.

注释：

①罗亚平.痕迹检验教程[M].北京：中国人民公安大学出版社：2012.110-111.

②李瑞峰，王亮亮，王珂.人体动作行为识别研究综述[J].模式识别与人工智能，2014,27（1）：35-48.

③④刘沉.步态研究及其应用[J].理化生教学与研究，2011：186-187.

⑤钱竞光，宋雅伟，叶强，李勇强，唐潇.步行动作的生物力学原理及其步态分析[J].南京体育学院学报,2006,5（4）:1-8.

⑥乔晓晓.人体行走运动与行走姿态的影响[J].产业与科技论坛，2016，15（5）：63-64.

〔1〕史力民.足迹学[M].北京：中国人民公安大学出版社，2007.238.

〔2〕罗亚平.痕迹检验教程[M].北京：中国人民公安大学出版社，2012.110-111.

〔3〕李瑞峰,王亮亮,王珂.人体动作行为识别研究综述[J].模式识别与人工智能,2014(1):35-48.

〔4〕刘沉.步态研究及其应用[J].考试周刊,2011（68）：186-187.

〔5〕钱竞光,宋雅伟,叶强,等.步行动作的生物力学原理及其步态分析[J].南京体育学院学报:自然科学版,2006(4):1-7.

〔6〕乔晓晓.人体行走运动与行走姿态的影响[J].产业与科技论坛,2016,(5):63-64.

G808；Q985

A

1673-260X（2017）11-0043-02

2017-08-22