一種使用自適應(yīng)小波去噪和SIFT描述符的步態(tài)識(shí)別研究

涂斌斌,谷麗華,揣榮巖,許 會(huì)

1(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,沈陽(yáng) 110870)

2(沈陽(yáng)大學(xué) 信息工程學(xué)院,沈陽(yáng) 110044)

1 引 言

隨著便攜式及可穿戴智能設(shè)備的廣泛應(yīng)用,基于步態(tài)加速度信號(hào)的身份識(shí)別(以下簡(jiǎn)稱為“步態(tài)識(shí)別”)成為一種新興的生物識(shí)別技術(shù)[1,2].步態(tài)識(shí)別主要利用步態(tài)特征具有獨(dú)特性、防欺騙性和可持續(xù)性等明顯優(yōu)勢(shì)進(jìn)行身份鑒別.

步態(tài)是一項(xiàng)需要身體大多數(shù)主要關(guān)節(jié)參與的協(xié)調(diào)互動(dòng)的功能性運(yùn)動(dòng),反映人的行走運(yùn)動(dòng)方式.早期的科學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)研究表明,人體行走過(guò)程中表現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的步態(tài)特征,主要受到身體結(jié)構(gòu)、肌肉組織及行走習(xí)慣的影響[3].步態(tài)識(shí)別技術(shù)正是利用這種步態(tài)特征進(jìn)行身份識(shí)別.相比于指紋識(shí)別,步態(tài)信號(hào)采集于移動(dòng)設(shè)備,無(wú)須用戶主動(dòng)配合及設(shè)備安裝;相比于人臉識(shí)別,步態(tài)識(shí)別能輕易識(shí)別相貌相似甚至相同的人;相比于基于視頻和圖像的步態(tài)識(shí)別,不受光線變化、不規(guī)則運(yùn)動(dòng)、遮擋與復(fù)雜場(chǎng)景及有限視角的影響.因此,步態(tài)識(shí)別是一種具有移動(dòng)應(yīng)用前景的生物特征識(shí)別方法.

步態(tài)識(shí)別的難點(diǎn)有三個(gè):一是步態(tài)信號(hào)采集過(guò)程中信號(hào)受噪聲源影響,導(dǎo)致采集信號(hào)含有高頻成分;二是采集信號(hào)質(zhì)量受放置位置、設(shè)備旋轉(zhuǎn)和約束條件等因素影響,導(dǎo)致步態(tài)信號(hào)質(zhì)量差異;三是步態(tài)特征穩(wěn)定性受行走速度和幅度、身體病變、成長(zhǎng)衰老、心理變化及行走環(huán)境變化的影響.以上三點(diǎn)是影響步態(tài)識(shí)別效率的根本原因.

現(xiàn)有步態(tài)特征提取方法分為基于周期性[4]和基于非周期性[5]兩類.文獻(xiàn)[6]提取步態(tài)周期的平均值作為特征,通過(guò)計(jì)算相關(guān)性系數(shù)來(lái)比較樣本與模板的相似度.文獻(xiàn)[4]利用循環(huán)度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)匹配登錄用戶步態(tài)周期和注冊(cè)用戶步態(tài)周期,以循環(huán)移動(dòng)計(jì)算曼哈頓距離,距離最小者為相匹配用戶.文獻(xiàn)[7]將主成份分析(principle component analysis,PCA)應(yīng)用到步態(tài)信號(hào)研究中,通過(guò)在低維度子空間內(nèi)計(jì)算步態(tài)周期模板相似性進(jìn)行身份識(shí)別.文獻(xiàn)[8]在所構(gòu)造高斯差分尺度空間內(nèi)提取極值作為關(guān)鍵點(diǎn),通過(guò)投票的方案進(jìn)行特征點(diǎn)匹配.以上文獻(xiàn)的研究過(guò)程都依賴于步態(tài)周期劃分的結(jié)果,而周期劃分的過(guò)程又依賴于步態(tài)信號(hào)的穩(wěn)定性.

本文提出一種使用自適應(yīng)小波去噪和SIFT描述符的步態(tài)識(shí)別方法,以質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)擇優(yōu)選擇去噪?yún)?shù),對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)濾波,通過(guò)SIFT算法提取關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)造關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合,以K-means(K均值)聚類分析算法提取k個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合的中心點(diǎn),以最小二乘法擬合出步態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別,可有效減小特征識(shí)別對(duì)采集信號(hào)質(zhì)量和周期劃分準(zhǔn)確性的依賴程度.

2 步態(tài)信號(hào)的自適應(yīng)小波去噪方法

步態(tài)加速度信號(hào)預(yù)處理中最重要的問(wèn)題是選擇信號(hào)濾波方法.信號(hào)濾波可以減少加速度傳感器采集人體步態(tài)信號(hào)所產(chǎn)生的噪聲源影響,剔除無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)的干擾,如身體晃動(dòng)、環(huán)境噪聲等,大幅度簡(jiǎn)化計(jì)算難度,便于后續(xù)處理.小波去噪的原理是基于非統(tǒng)計(jì)理論,其特點(diǎn)源于小波分析技術(shù)不考慮系統(tǒng)的概率分布,允許系統(tǒng)的概率分布是未知的或非典型的.文獻(xiàn)[9]提出的步態(tài)信號(hào)小波去噪濾波方法,利用小波變換的帶通功能,將原信號(hào)分解為互不重疊頻率的信號(hào),再擇優(yōu)選取閾值來(lái)有效地去除信號(hào)中混入的噪聲.

步態(tài)信號(hào)小波去噪質(zhì)量主要由小波基函數(shù)、分解層數(shù)及高頻系數(shù)門限閾值決定.采集信號(hào)質(zhì)量的未知性直接導(dǎo)致小波去噪結(jié)果的復(fù)雜性,很難正確選取去噪所需的最優(yōu)參數(shù).因此,小波基函數(shù)與分解層數(shù)的擇優(yōu)選擇成為重要問(wèn)題,直接影響步態(tài)信號(hào)有效成分的提取.針對(duì)步態(tài)信號(hào),文獻(xiàn)[10]提出在db5～db13小波基范圍內(nèi),小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)取最小值時(shí),對(duì)應(yīng)的小波基為最優(yōu)小波基函數(shù),4層分解層數(shù)為最優(yōu)的小波分解與重構(gòu)層數(shù).因此,本文根據(jù)小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)自適應(yīng)地調(diào)整小波去噪?yún)?shù).首先,以heursure閾值準(zhǔn)則和4層分解層數(shù),分別計(jì)算db5～db13小波基的小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo),取評(píng)價(jià)指標(biāo)最小值對(duì)應(yīng)小波基函數(shù)為最優(yōu)參數(shù);然后,采用最優(yōu)小波基函數(shù)對(duì)步態(tài)信號(hào)進(jìn)行4層分解與重構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)步態(tài)加速度信號(hào)進(jìn)行濾波預(yù)處理.

小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)Index的公式為:

Index=Wprmse×Prmse+Wpr×Pr

(1)

(2)

(3)

其中,Prmse為原始信號(hào)與重構(gòu)信號(hào)間的標(biāo)準(zhǔn)化的均方根誤差;Pr為原始信號(hào)與重構(gòu)信號(hào)間的標(biāo)準(zhǔn)化的平滑度;σprmse為Prmse的標(biāo)準(zhǔn)差;μprmse為Prmse的均值;σr為Pr的標(biāo)準(zhǔn)差;μr為Pr的均值.小波去噪以質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)為依據(jù),相較于傳統(tǒng)均方根誤差、信噪比、互相關(guān)系數(shù)以及平滑度等評(píng)價(jià)指標(biāo),更適于自適應(yīng)的、實(shí)時(shí)的濾除步態(tài)信號(hào)噪聲,達(dá)到最大限度保留人體運(yùn)動(dòng)信息的目的.本文研究步態(tài)信號(hào)為三軸的合成信號(hào)[11].圖1為根據(jù)最優(yōu)小波基函數(shù)和4層分解去噪的步態(tài)信號(hào),信號(hào)變化呈現(xiàn)周期性,且左右單步在行走過(guò)程中呈現(xiàn)差異性,同側(cè)單步相似度高于非同側(cè)單步.

3 基于關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合的步態(tài)特征提取方法

3.1 關(guān)鍵點(diǎn)提取

小波去噪后的步態(tài)信號(hào)仍含有大量數(shù)據(jù),需對(duì)步態(tài)信號(hào)進(jìn)行特征提取.SIFT (Scale-invariant feature transform)特征提取方法是一種檢測(cè)局部特征的方法,利用構(gòu)造二維圖像的高斯差分尺度空間DoG (Difference of Gaussian) 獲得的局部極值點(diǎn)的描述子作為圖像特征.SIFT特征具有良好的尺度不變性和穩(wěn)定性.文獻(xiàn)[8]提出對(duì)一維步態(tài)信號(hào)構(gòu)造高斯差分尺度空間,提取關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)建描述符作為步態(tài)特征進(jìn)行步態(tài)分類和識(shí)別.步態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)也具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變性.局部特征用來(lái)描述部分區(qū)域,使其具有更高的區(qū)分度.

G(t,σ)為方差σ2的零均值高斯濾波函數(shù),公式為:

(4)

利用步態(tài)信號(hào)x(t)構(gòu)造高斯差分尺度空間DoG 的公式為:

d(t,i)=x(t)*(G(t,aiσ)-G(t,ai-1σ))

(5)

其中,d(t,i)為構(gòu)造的第i個(gè)高斯差分尺度空間,且i=-1,0,1;a是等比系數(shù),且a=2.在d(t,0)上尋找8個(gè)鄰近點(diǎn)的局部極值點(diǎn)作為關(guān)鍵點(diǎn).

在小波去噪的步態(tài)信號(hào)中提取關(guān)鍵點(diǎn),關(guān)鍵點(diǎn)所處的位置為行走中間階段的單步周期極大值點(diǎn),如圖2所示.加號(hào)表示行走中間階段的步態(tài)關(guān)鍵點(diǎn),圓圈表示步態(tài)信號(hào)的極大值點(diǎn),雙劃線表示步態(tài)行走穩(wěn)定階段,實(shí)線表示步態(tài)行走的開(kāi)始和結(jié)束階段.可見(jiàn),步態(tài)信號(hào)的極大值點(diǎn)為步態(tài)信號(hào)中具有穩(wěn)定性、高區(qū)分度的特征點(diǎn).

圖2 步態(tài)信號(hào)的關(guān)鍵點(diǎn)Fig.2 Signature points of gait acceleration signals

關(guān)鍵點(diǎn)的描述符為單步周期極值特征點(diǎn)與其周圍數(shù)據(jù)相結(jié)合的一組向量,即關(guān)鍵點(diǎn)位置相鄰信號(hào)值,其表達(dá)式為:

(6)

圖3 關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合Fig.3 Descriptor set of gait signature points

圖3為步態(tài)信號(hào)j中nj個(gè)單步周期的關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合.加號(hào)表示單數(shù)側(cè)單步周期的關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合,圓圈表示雙數(shù)側(cè)單步周期的關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合.可見(jiàn),同側(cè)單步周期的關(guān)鍵點(diǎn)描述符值相近,且單數(shù)側(cè)單步的步態(tài)穩(wěn)定性明顯好于雙數(shù)側(cè)單步.對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)描述符做二范數(shù)的歸一化,可更關(guān)注局部信號(hào)的形狀,且對(duì)平均強(qiáng)度的變化具有一定的不變性.圖4為L(zhǎng)2范數(shù)歸一化的關(guān)鍵點(diǎn)描述集合,可見(jiàn)單數(shù)側(cè)步態(tài)周期在歸一化處理后,局部信號(hào)的形狀明顯改善,相似度進(jìn)一步提高,而雙數(shù)側(cè)步態(tài)周期幅度變化相對(duì)集中,特別是差異性越大的步態(tài)周期,其局部信號(hào)波形的改善越明顯.

圖4 L2范數(shù)歸一化Fig.4 Normalization of L2 norm

3.2 步態(tài)特征提取

步態(tài)信號(hào)的關(guān)鍵點(diǎn)具有良好的尺度不變性,但描述符集合仍含有大量數(shù)據(jù),使用K-means聚類算法將關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合數(shù)據(jù)分類聚合,可有效處理大數(shù)據(jù)集[12].K-means是基于數(shù)據(jù)劃分的無(wú)監(jiān)督聚類算法,可將步態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合組成的矢量空間劃分為k個(gè)區(qū)域,即將歸一化為二范數(shù)的描述符集合劃分為k類,劃分后的k個(gè)子集合滿足類內(nèi)的誤差平方和最小.本文對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合進(jìn)行K-means聚類,以K-means++初始化,分類個(gè)數(shù)分別為k=13,15,17.步態(tài)加速度信號(hào)采集自人體步態(tài)行走過(guò)程中,步態(tài)數(shù)據(jù)間關(guān)系建立于生物特征,因此步態(tài)數(shù)據(jù)依賴關(guān)系很強(qiáng).最小二乘法是依靠數(shù)據(jù)關(guān)系尋求最優(yōu)擬合的工具[13].本文分別對(duì)3種k值聚類中心進(jìn)行擬合步態(tài)特征實(shí)驗(yàn).

3.3 步態(tài)特征識(shí)別性能對(duì)比評(píng)價(jià)方法

(7)

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文提出算法的魯棒性,本文選用浙江大學(xué)公開(kāi)步態(tài)數(shù)據(jù)集和自采步態(tài)數(shù)據(jù)集的步態(tài)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn).

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選擇2個(gè)步態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比.數(shù)據(jù)集1是浙江大學(xué)(ZJU-GaitAcc)公開(kāi)的步態(tài)加速度數(shù)據(jù)集[5],使用右髖部位置22名測(cè)試者的6次采樣步態(tài)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析.該數(shù)據(jù)集為ADXL330三軸加速度傳感器的采樣率為100Hz的步態(tài)加速度信號(hào),測(cè)試者在水平地面上行走20m的距離,如圖5所示.數(shù)據(jù)集2為實(shí)驗(yàn)室自采步態(tài)數(shù)據(jù)集[14],包括22名在校大學(xué)生的6次采樣步態(tài)加速度信號(hào).該數(shù)據(jù)集為MPU6050集成三軸加速度和三軸陀螺儀組件的采樣率為200Hz的步態(tài)加速度信號(hào),測(cè)試者在走廊地面上行走20m的距離,采集裝置放在測(cè)試者腰后中心位置,并用腰帶固定,如圖6所示.

圖5 ZJU-GaitAcc右髖部位置步態(tài)加速度信號(hào)Fig.5 Illustration of gait signal in ZJU-GaitAcc dataset

4.2 步態(tài)數(shù)據(jù)集可對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

為能夠反映不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的可比性,需對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比分析,分別對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、自相關(guān)系數(shù)、互相關(guān)系數(shù)的范圍進(jìn)行統(tǒng)計(jì).均值表示加速度信號(hào)中靜態(tài)成分隨人體運(yùn)動(dòng)的變化情況;標(biāo)準(zhǔn)差表示加速度信號(hào)數(shù)據(jù)變異性;自相關(guān)性和互相關(guān)性表示多次采集步態(tài)信號(hào)的相關(guān)性和差異性.其中,ZJU-GaitAcc數(shù)據(jù)集佩戴在右髖部位置,以自然方式佩戴;自采數(shù)據(jù)集以松緊帶綁縛在后腰部中心位置.由表1可見(jiàn),2個(gè)步態(tài)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)特性雖然不同,但特性變化范圍相近.由于髖部運(yùn)動(dòng)范圍受腿部影響,ZJU-GaitAcc數(shù)據(jù)集均值整體偏大;由于受到身體上下運(yùn)動(dòng)影響,自采數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)差整體偏大;由于佩戴和綁縛的影響,自采數(shù)據(jù)集的互相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)范圍更加集中.綜上所述,2個(gè)數(shù)據(jù)集具有可比性.

圖6 自采腰部位置步態(tài)加速度信號(hào)Fig.6 Illustration of gait signal in our dataset

表1 2個(gè)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)特性對(duì)比Table 1 Comparison of two datasets character

4.3 不同k值對(duì)單步步態(tài)特征的影響實(shí)驗(yàn)

K-means是基于數(shù)據(jù)劃分的無(wú)監(jiān)督聚類算法,可根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)描述符之間的距離進(jìn)行自動(dòng)分類,通過(guò)迭代極端過(guò)程優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)描述符類內(nèi)誤差平方和最小.本文設(shè)定聚類數(shù)目為k=13,15,17,經(jīng)擬合得到長(zhǎng)度為21的步態(tài)特征向量,表2為2個(gè)數(shù)據(jù)集步態(tài)特征的均值對(duì)比.可見(jiàn),3個(gè)k值對(duì)應(yīng)步態(tài)特征的均值差異很小,因此本文以k=13的步態(tài)特征作為步態(tài)特征進(jìn)行匹配.

表2 2個(gè)數(shù)據(jù)集步態(tài)特性的均值對(duì)比Table 2 Comparison of gait feature mean for two datasets

圖7為2個(gè)數(shù)據(jù)集中1名測(cè)試者6次采樣步態(tài)信號(hào)在k=13時(shí)擬合獲得單步1和單步2的步態(tài)特征對(duì)比圖.可見(jiàn),單步2的步態(tài)特征相似性明顯好于單步1的步態(tài)特 征.其中,在(a)圖和(b)圖中,單步1的幅值極大值點(diǎn)高于單步2的極大值點(diǎn),說(shuō)明單步1的運(yùn)動(dòng)幅度大于單步2. 圖8為10名測(cè)試者的1次采樣步態(tài)信號(hào)的步態(tài)特征對(duì)比圖.可見(jiàn),不同人的步態(tài)特征具有差異性存在.

4.4 識(shí)別結(jié)果分析對(duì)比實(shí)驗(yàn)

在相同實(shí)驗(yàn)條件和兩種數(shù)據(jù)集的情況下,采用文獻(xiàn)[6，8]與本文算法,在公開(kāi)數(shù)據(jù)集和自采數(shù)據(jù)集中分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)匹配結(jié)果為留一法交叉驗(yàn)證的投票結(jié)果.由表3中實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,與傳統(tǒng)的平均步態(tài)周期特征對(duì)比,使用步態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)描述符聚類擬合的步態(tài)特征在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中均能達(dá)到有效識(shí)別的目標(biāo),并且單次匹配最短時(shí)間約為0.52s,可滿足小樣本范圍內(nèi)持續(xù)驗(yàn)證的實(shí)際應(yīng)用.

圖7 兩個(gè)數(shù)據(jù)集中1名測(cè)試者6次采樣步態(tài)特征對(duì)比圖Fig.7 Comparison of six gait features for the same person in two datasets

圖8 兩個(gè)數(shù)據(jù)集中10名測(cè)試者1次采樣步態(tài)特征對(duì)比圖Fig.8 Comparison of ten gait features for ten persons in two datasets

5 結(jié) 論

本文提出使用小波去噪評(píng)價(jià)指標(biāo)和SIFT特征的步態(tài)識(shí)別算法.根據(jù)小波去噪評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)采集的步態(tài)加速度信號(hào)自適應(yīng)濾波,去除影響分析的噪聲,通過(guò)SIFT特征構(gòu)建描述符,采用K-means聚類算法在關(guān)鍵點(diǎn)描述符集合中擬合得到步態(tài)特征進(jìn)行步態(tài)識(shí)別.經(jīng)公開(kāi)數(shù)據(jù)集和自采數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)表明,本文采用的步態(tài)識(shí)別算法是基于非周期劃分的步態(tài)特征提取方法,避免了周期劃分對(duì)步態(tài)特征的影響.

表3 2數(shù)據(jù)集特征向量識(shí)別性能對(duì)比Table 3 Comparison of feature vector recognition performance in two datasets

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