聶智超，呂杰，丁皓，2

1. 上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院(上海，200093)2. 上海健康醫(yī)學(xué)院醫(yī)療器械學(xué)院(上海，201318)3. 上海健康醫(yī)學(xué)院中國(guó)醫(yī)療器械政策研究與安全評(píng)價(jià)中心(上海，201318)

0 引言

生物識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)與聲學(xué)、光學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的行為特性和生理特征來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定，其中指紋識(shí)別、人像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等識(shí)別方法已經(jīng)廣泛的應(yīng)用到普通生活中。Dawson[1]給出了步態(tài)的定義：步態(tài)是人類步行的某種方式或者習(xí)慣。Johansson[2]指出，步態(tài)是人與生俱來(lái)的獨(dú)特的生物特征，步態(tài)更是一種潛在的可用于鑒別人類身份的優(yōu)秀生物特征。步態(tài)識(shí)別作為生物識(shí)別領(lǐng)域新的研究方向，相比于其他識(shí)別方式具有非接觸性、非侵犯性、易于感知、難于偽裝[3]的優(yōu)勢(shì)。而步態(tài)識(shí)別又主要分為基于步態(tài)姿態(tài)特征(一般依靠計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)提取步行時(shí)軀干和四肢的運(yùn)動(dòng)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)步態(tài)識(shí)別)和基于步態(tài)觸覺(jué)特征[4]即基于足底壓力的步態(tài)分析?；谧愕讐毫Φ牟綉B(tài)識(shí)別是通過(guò)收集人體行走時(shí)足底觸地各個(gè)時(shí)期的壓力分布從而得出人體各項(xiàng)生理特征，其中最重要的兩個(gè)步驟是數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析。由于受自身生理?xiàng)l件影響(如性別[5]、年齡[6-7]、人種[8]、疾病等)和個(gè)人生活習(xí)慣(如職業(yè)類型[9]、穿鞋類型[10])影響，使得人體在行走時(shí)產(chǎn)生的足底壓力有很大不同，具有唯一性和穩(wěn)定性。在臨床上可以通過(guò)分析步態(tài)足底壓力來(lái)檢測(cè)疾病，如糖尿病、膝關(guān)節(jié)炎、骨折術(shù)后等疾病[11-14],在運(yùn)動(dòng)康復(fù)中可以設(shè)計(jì)合理舒適的鞋/鞋墊、假肢等來(lái)提高人體舒適程度，促進(jìn)病人康復(fù)或提高運(yùn)動(dòng)員成績(jī)。在軍事領(lǐng)域可以研究人體足部壓力來(lái)研制開(kāi)發(fā)外骨骼機(jī)器人，在刑偵領(lǐng)域可以通過(guò)足底壓力的唯一性來(lái)認(rèn)定嫌疑人。

1 基于足底壓力的步態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)采集

足底壓力測(cè)量技術(shù)是運(yùn)用壓力測(cè)量?jī)x器對(duì)人體在靜止或者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中足底壓力的力學(xué)、幾何學(xué)以及時(shí)間參數(shù)值進(jìn)行測(cè)定，1872年Carlet[15]第一次嘗試測(cè)量足底作用力，之后由Beely在1882年第一次完成壓力分布測(cè)量[16]。隨著技術(shù)的發(fā)展，足底采集方法由開(kāi)始簡(jiǎn)單地根據(jù)材料變形程度的足印法，到根據(jù)光接收儀接收光反射從而確定足底壓力的光切法，發(fā)展到由壓力傳感器將壓力轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)從而數(shù)據(jù)化的壓力測(cè)試板、壓力鞋墊階段。

測(cè)試板，壓力鞋墊階段的核心就是壓力傳感器，由壓力感應(yīng)原理，人們又將壓力傳感器分為電容、電阻、壓電、壓阻等傳統(tǒng)類型。新型傳感器近年來(lái)發(fā)展迅速，如具有高壓范圍測(cè)量能力，并且在低壓和高壓下都具有優(yōu)異的線性度，并具有可忽略的滯后的MEMS壓力傳感器[17],與現(xiàn)有的接觸式電容壓力傳感器相比，結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)更好的線性和更大的線性范圍的接觸式電容壓力傳感器(TMCPS)[18],由壓電聚合物薄膜(聚偏二氟乙烯，PVDF)和蒸發(fā)銅電極組成, 用于測(cè)量足底壓力分布的輕便、實(shí)用且價(jià)格低廉的矩陣傳感器[19]等。

傳感器關(guān)鍵性能包括：線性，遲滯，感測(cè)尺寸，壓力范圍和溫度敏感性[20-22]。在建立壓力數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)選取傳感器時(shí)還應(yīng)充分考慮其數(shù)量多少、尺寸大小、所處環(huán)境等因素。傳感器的數(shù)量和大小決定了系統(tǒng)的分辨率，傳感器數(shù)量越多系統(tǒng)分辨率越高，不同尺寸的傳感器可以改變壓力讀數(shù)，因?yàn)閴毫κ怯勺饔昧Φ拇笮『褪芰γ娣e所決定，同樣的作用力傳感器尺寸越小，讀數(shù)越大。根據(jù)不同環(huán)境選取不同傳感器，便于準(zhǔn)確測(cè)量數(shù)值。

在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，應(yīng)該注意采樣頻率即每秒每個(gè)傳感器測(cè)量的樣本數(shù)量，是決定系統(tǒng)時(shí)間分辨率的重要因素[23]。使用壓力傳感器獲得的測(cè)量結(jié)果的可靠性對(duì)于精確測(cè)量至關(guān)重要。雖然由于每次步行試驗(yàn)都存在固有差異，不能達(dá)到100%的可復(fù)制性，但Hughes等[24]建議可以通過(guò)使用3到5次步行試驗(yàn)的平均值以提高壓力測(cè)量的可靠性。后期校準(zhǔn)對(duì)于建立壓力測(cè)量的有效性是重要的。盡管系統(tǒng)可以提供一致的重復(fù)測(cè)量，即具有可靠性，但測(cè)量結(jié)果可能無(wú)法準(zhǔn)確表示作用于足底的足底表面的實(shí)際力，因?yàn)榧词箍芍貜?fù)，所提供的實(shí)際壓力值也可能不準(zhǔn)確。解決此類問(wèn)題通常采用校準(zhǔn)工具，如FSA[25]的壓力校準(zhǔn)工具。

2 基于足底壓力的步態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)分析

現(xiàn)代步態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)分析種類很多，國(guó)內(nèi)外對(duì)此研究也取得了不錯(cuò)的成果。

2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外的Lavery等[26]在1997年使用平均峰值足底壓力作為評(píng)估參數(shù)，來(lái)確定具有和不具有粘彈性鞋墊的治療和運(yùn)動(dòng)鞋的有效性。Catalfamo等[27]利用F-Scan軟件使用的力檢測(cè)(FD)內(nèi)置算法和一種在步態(tài)周期中使用加載區(qū)域的新區(qū)域檢測(cè)(AD)方法，對(duì)鞋內(nèi)的壓力進(jìn)行了測(cè)量。兩種方法，均在10名健康成人中進(jìn)行了測(cè)試，并與動(dòng)力學(xué)檢測(cè)(KT)算法進(jìn)行了比較，從而發(fā)現(xiàn)AD方法仍然接近KT檢測(cè)，證明了其在可移植性方面的優(yōu)勢(shì)。Bennets[28]等利用K-means聚類分析將赤足足底壓力測(cè)量值映射到七個(gè)感興趣的區(qū)域，探索糖尿病患者區(qū)域性峰值足底壓力的差異，驗(yàn)證了K-means聚類分析可以提供區(qū)域性峰值足底壓力數(shù)據(jù)的客觀區(qū)分，其不僅識(shí)別了主要足部劃分區(qū)域，還揭示可能需要特殊鞋類干預(yù)的多種足底壓力分布； 盡管主觀分析足底壓力可以在臨床上進(jìn)行，但在群體內(nèi)的足底壓力分布只能通過(guò)客觀和定量的方法來(lái)精準(zhǔn)可靠地識(shí)別。Sawacha[29]等采用四段三維腳運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，同時(shí)采用三段模型對(duì)步態(tài)下的足底分區(qū)進(jìn)行定義，探究了糖尿病下肢并發(fā)癥的根本原因是慢性高血糖導(dǎo)致的糖尿病足潰瘍。Keijsers[30]的研究團(tuán)隊(duì)最近開(kāi)發(fā)一種足底壓力分析方法，得出了時(shí)間積分、峰值壓力、平均壓力、激活和失活時(shí)間的壓力圖像，以及每個(gè)像素的總接觸時(shí)間。在用主成分分析法對(duì)壓力圖像進(jìn)行預(yù)處理后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向選擇過(guò)程對(duì)腳部疼痛進(jìn)行分類。

2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)林爾東等[31]把地面反作用力分解成垂直力、橫向力、摩擦力，從三種作用力的曲線里利用小波分解提取頻域特征，再利用模糊C-均值聚類算法挑選最優(yōu)特征子集，設(shè)計(jì)了多類分類器降低了速度對(duì)識(shí)別效果的影響，得到了不錯(cuò)的效果。丁漢等[32]使用 MATLAB 軟件，對(duì) FOOTSCAN 足底壓力測(cè)量分析系統(tǒng)采集的足底壓力峰值數(shù)據(jù), 運(yùn)用歐氏距離特征向量方差算法進(jìn)行處理，以分析足底壓力的穩(wěn)定性。劉少虎等[33]運(yùn)用文獻(xiàn)資料法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)法、邏輯分析等方法，借助 Footscan7 USB2 平板式足底壓力測(cè)式系統(tǒng), 對(duì)我國(guó)大學(xué)生行走和慢跑時(shí)的足底壓力進(jìn)行測(cè)試，了解當(dāng)代大學(xué)生的步態(tài)特征和足底壓力分布的整體情況和個(gè)體差異。方正文等[34]提出了一種基于低維足底壓力特征的步態(tài)聚類算法，提高了算法的識(shí)別率，具有更強(qiáng)的可行性。夏懿等[4]將足底壓力特征從空間域擴(kuò)展到時(shí)間域，構(gòu)造出時(shí)空HOG特征向量，對(duì)不同速度的樣本集利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別。東南大學(xué)的強(qiáng)家輝等[35]利用基于SVM的檢測(cè)算法，設(shè)計(jì)了一種基于足底壓力的人體姿態(tài)檢測(cè)和行為分析系統(tǒng)。

現(xiàn)階段步態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)分析通常是基于電腦軟件，利用數(shù)學(xué)運(yùn)算分析足部壓力，且國(guó)外的分析技術(shù)遠(yuǎn)領(lǐng)先于國(guó)內(nèi)，國(guó)內(nèi)運(yùn)用的計(jì)算軟件基本也是國(guó)外產(chǎn)品，一直處于跟隨模仿階段。

3 總結(jié)與展望

基于足底壓力的步態(tài)識(shí)別，是步態(tài)識(shí)別的一個(gè)重要分支。步態(tài)識(shí)別作為一個(gè)新興的技術(shù)領(lǐng)域，其研究仍處于理論探索階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到日常應(yīng)用階段。未來(lái)，基于足底壓力的步態(tài)識(shí)別技術(shù)發(fā)展方向主要有：

(1)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

目前，指紋數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)相對(duì)成熟，但人群足底壓力的數(shù)據(jù)卻相當(dāng)匱乏，這無(wú)論對(duì)于刑偵領(lǐng)域、學(xué)術(shù)領(lǐng)域還是醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域都是巨大的缺失。在研究足底壓力方向時(shí)，研究人員通常采取是個(gè)人或小規(guī)模取樣，得出的結(jié)論往往具有特異性或區(qū)域性，且數(shù)據(jù)資源難以共享，因此數(shù)據(jù)庫(kù)的建立十分必要。

(2)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集

早期足底壓力的測(cè)量通常是基于被測(cè)量者的某一靜態(tài)時(shí)期，近年隨著無(wú)線鞋墊式足底壓力傳感器的出現(xiàn)，為實(shí)時(shí)采集各類運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，人體產(chǎn)生的足底壓力數(shù)據(jù)提供了極大的便利?？紤]到個(gè)人在同一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，其足底壓力隨時(shí)間的變化具有穩(wěn)定性，而在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，其足底壓力隨時(shí)間的變化具有各自的特異性，因此，基于足底壓力數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，通過(guò)分析個(gè)人在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下足底壓力隨時(shí)間變化的特征，進(jìn)而對(duì)個(gè)人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的自動(dòng)的識(shí)別，在理論和方法上，具有可行性，因此是基于足底壓力步態(tài)識(shí)別的方向之一。

(3)數(shù)據(jù)的篩選

由于步態(tài)壓力的特征可以反映多種疾病，未來(lái)醫(yī)生可以將壓力數(shù)據(jù)作為判斷某些疾病的主要依據(jù)，通過(guò)將大量所提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合篩選，把所得到的整個(gè)足底信息提煉簡(jiǎn)化，從中抽取有用的關(guān)鍵部位或關(guān)鍵點(diǎn)，從而可簡(jiǎn)化之后的數(shù)據(jù)采集及分析方法，便于醫(yī)生快速診斷病情，同樣也降低了采集數(shù)據(jù)的成本。

(4)算法的創(chuàng)新

現(xiàn)有算法通常只適用于靜態(tài)足底壓力或單人且背景不復(fù)雜的情況，計(jì)算較為繁瑣，但實(shí)際場(chǎng)景可能較為復(fù)雜，物體多為運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，因此創(chuàng)新算法，提升步態(tài)識(shí)別的效率也是一項(xiàng)重要的挑戰(zhàn)。