比勒陀利亚大学和香港城市大学的一组研究人员**近开发了一种基于步态分析的连续智能手机用户身份验证系统。在IEEE工业电子学会(IEEE Industrial Electronics Society)第44届年会上发表的一篇论文中,概述了这一系统。该系统利用了设备已有的硬件,根据用户的步态模式对智能手机用户进行身份验证。“步态”一词指的是行走或跑步时通过移动肢体来实现的运动模式。研究发现,每个人的步态模式都有很大的不同,以至于步态分析可以用于生物特征认证。现有的生物特征步态识别工具可分为三类:基于机器视觉的步态识别工具、基于地板传感器的步态识别工具和基于可穿戴传感器的步态识别工具。足底压力步态分析系统可以测量并分析人体足底的压力分布,供研究或者产品开发使用。湖南步态评估评估
在基于机器视觉的步态识别中,系统利用摄像机获取数据,然后利用图像处理技术对数据进行分析。另一方面,基于地面传感器的步态识别系统通过一个垫子工作,这个垫子可以测量一个人的步伐所产生的力量和速度。基于可穿戴传感器的步态识别系统使用带有传感器的可穿戴设备,如加速度计、陀螺仪传感器和力传感器,来检测和记录步态活动。研究人员在论文中写道:这篇论文介绍了一种智能手机用户认证系统的开发,该系统利用了该设备已有的硬件。身份验证是基于智能手机用户的步态模式,这是一种生物特征。比勒陀利亚大学和香港城市大学的研究团队开发了一种基于可穿戴传感器的步态识别系统,该系统利用了智能手机已有的硬件,尤其是其加速度计。国内步态评估功能足底压力步态分析系统是一种集传感技术、电子控制、计算机、数据处理运算于一体的足部压力检测评估的仪器。
步行条件
1、肌力:肌力是完成关节运动的基础,为了保证步行周期的支撑相稳定,单侧下肢必须能够支撑体重的3/4以上。或者双下肢的伸肌(主要是指股四头肌、臀大肌等)应达到3级以上,才能保证另一下肢能够从容完成向前摆动的动作。
2、平衡能力:人体的平衡是指身体所处在的一种稳定的姿势状态,或是指人体在运动或受到外力作用时能自动调整并维持姿势稳定性的一种能力。不同的步行环境对平衡有不同的要求,如果只是在室内的步行,平衡能力只需2级,一旦进行室外步行,则平衡能力必须到达3级。
3、协调能力及肌张力均衡:步行中为了保证双下肢各关节在步行周期的各个不同时期发挥正常作用,双侧上、下肢的肌肉主要指引起各关节运动的主动肌、固定肌以及协同肌和拮抗肌之间,能协调配合,特别是拮抗肌之间的肌张力和肌力的协调匹配。
4、感觉功能及空间认知功能:感觉是步行的基础,特别是本体感觉直接影响步行的进行。步行中上下肢各关节所处的位置,落步时的步幅及深浅高低等均直接影响步行完成的质量。
5、中枢控制:是指***系统在对多种感觉信息进行分析整合以后,下达的运动指令,任何原因导致的***系统损伤和破坏,都会影响对步行的控制,产生异常步态。
MedTrack足底压力分布测试系统可应用于康复领域,骨科和内分泌等行业,作为临床医疗科研、教学仪器,该系统可以生动、形象、客观、严谨的反应足底压力分布及下肢运动有关生物力学的各项特征指标,是对足底压力测试、步态及临床评测**理想的仪器设备。
目前该系统在骨科疾病的诊断、术式选择、***效果评价、患者生活质量的评价以及矫形器、矫形鞋垫的开发等方向应用越来越***。足底压力分析系统,在患者的康复***中,康复治疗师只有通过对患者正确的评估,才能制定出正确的康复***计划。在康复医学的范畴里,足部是所有站立位活动(站立、坐立位转换、步行、跑步、跳跃等)的支撑点。
足部疾患容易引起与其连接的下肢关节对线不良,从而导致多种健康问题。本系统可以为医生提供测量患者足底压力分布情况、身体姿势情况、步态等直观而***的量化数据,为医生对患者进行科学的评估和***提供依据。姿势、步态的改变和改善对于康复师和接受康复的患者来说都是关键信息可用于指导下一步的康复计划和辅具设计联系我们 足底压力步态分析系统通过动静态分析足压,准确评估扁平足,高足弓等带来的影响。
而影响步态的常见因素主要有两种: 骨关节因素:由于运动损伤、骨关节疾病、先天畸形、截肢、手术等造成的躯干、骨盆、髋、膝、踝、足静态畸形和两下肢长度不一致。疼痛和关节松弛等也对步态产生明显影响。神经肌肉因素:***损伤,包括中风、脑外伤、脊髓损伤和疾病、脑瘫、帕金森氏综合征等造成的痉挛步态、偏瘫步态、剪刀步态、共济失调步态、蹒跚步态等。步态分析的适用领域: 系统损伤,如:脑卒中、脑外伤后偏瘫、脑瘫、帕金森病、小脑及其传导路病变。骨关节疾病与外伤,如:截肢、髋膝关节置换术后、关节炎、韧带损伤、踝扭伤、下肢不等长等。下肢肌力损伤,如:脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等。其他:疼痛。足底压力步态分析系统在医疗领域适用于骨科、康复科、内分泌科、神经内科 、老年病科 、以及体检中心等科室。湖南步态评估评估
足底压力步态分析系统可以帮助医护人员确定相关疾病患病程度分析和制定相关康复计划提供帮助。湖南步态评估评估
大多数步态数据集都是在相对固定和受限的环境中采集的,如实验室或静态室外环境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步态识别研究中**常用的数据集。CASIA-B包含124个对象和13,640个序列,它建于2006年。OU-MVLP由10,307个身份ID和288,596个行走视频组成,就对象数量而言,它是一个大步态数据集。更多数据集的统计数据见表1,这些数据集主要是在受控环境下构建的,是为预定义的跨视角步态识别而设计的。然而,在真实场景中,步态识别会遇到完全不受约束的挑战,如不同的视角、遮挡、各种携带和穿戴条件、复杂和动态的背景干扰、照明、行走方式、表面影响等。现有的基准远远落后于实际步态识别的要求。考虑到人脸识别和行人重识别(ReID)的成功,现在是时候在野外进行基准步态识别了。 湖南步态评估评估
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