[发明专利]基于特征融合的视触融合步态识别方法

权利要求书

1.一种基于特征融合的视触融合步态识别方法，该识别方法包括以下内容：

获取视觉数据和触觉数据；

提取同一步态周期的视觉和触觉数据：根据双脚运动情况与对应压力的耦合关系，对视觉和触觉的数据进行时间上的统一；触觉根据足底压力值为0和视觉依据脚跟着地和脚尖离地情况来划分步态周期；提取同一个步态周期的视觉和触觉特征，并记录同一步态周期下视觉数据和触觉数据，视觉数据包括总帧数i、所有帧人体行走水平方向的位移、划分步态周期时各分割点时刻、所有帧的人体的各个关节角；触觉数据包括步态周期开始时间t₀、一个周期内所采集到触觉数据点的总数j、每个数据点的足底总压力值；

将视觉和触觉的时间配准：即将两种数据的一个周期的时间点进行对齐，假设视觉一个周期中共有i帧，步态周期为T₁，视觉传感器的采集周期为δ₁；触觉一个周期共采集到j组数据，时间为T₂，触觉传感器的采集周期为δ₂，开始采集时间为t₀；

视觉和触觉的周期差为t，则

t＝|T₁-T₂|＝|iδ₁-jδ₂|

若将触觉中j组数据，每组平均变化Δt能使视觉和触觉的时间配准则

触觉第m组数据对应的时刻为t₀，其中0≤n≤j,那么第m+n组数据对应时刻t_n为

时间配准后，获得同一时间片内的视觉和触觉数据；

采用三次拉格朗日插值法将触觉数据填充：

将同一时间片内的视觉和触觉数据按时间进行增序排序，然后将触觉数据分别向视觉时间点内插、外推，以形成一系列和视觉数据相同时间间隔的触觉数据；在触觉数据中按照时间p进行等间隔划分，则t_p-1、t_p、t_p+1时刻对应的触觉数据为α_p-1、α_p、α_p+1，则运用拉格朗日三次插值法计算插值点t_x时刻的触觉数据α_x为

数据填充后，则挑选所有分割点对应的视觉特征和触觉特征数据，将二者整合在一起，形成视触融合特征F，完成特征融合；

将融合后的视触融合特征F输入到分类器中，实现步态识别。

2.根据权利要求1所述的步态识别方法，其特征在于，所述视觉特征包括人体下半身的八个关节角和分割点相对周期开始时刻过程中的人体行走水平方向的位移s；八个关节角分别记为关节角1、关节角2、关节角3、关节角4、关节角5、关节角6、关节角7、关节角8；关节角1是骨盆中心与右髋关节连线l₁与垂直方向的夹角θ₁；关节角2是右髋关节与右膝关节连线l₂与垂直方向的夹角θ₂；关节角3是右膝关节与右踝关节连线l₃与垂直方向的夹角θ₃；关节角4是右踝关节与右足中点连线l₄与垂直方向的夹角θ₄；关节角5是骨盆中心与左髋关节连线l₅与垂直方向的夹角θ₅；关节角6是左髋关节与左膝关节连线l₆与垂直方向的夹角θ₆；关节角7是左膝关节与左踝关节连线l₇与垂直方向的夹角θ₇；关节角8是左踝关节与左足中点连线l₈与垂直方向的夹θ₈；触觉特征包括足底总压力N；视触融合特征F中包括各个分割点处对应的上述各特征。

3.根据权利要求2所述的步态识别方法，其特征在于，所述人体行走水平方向的位移s采用骨盆中心的像素横坐标进行计算。