Previous studies have demonstrated the importance of joint angle errors mainly due to skin artifact and measurement errors during gait analysis. Joint angle errors lead to unreliable kinematics and kinetic analyses in the investigation of human motion. The purpose of this paper is to present the Joint Averaging Coordinate System (JACS) method for human gait analysis. The JACS method is based on the concept of statistical data reduction of anatomically referenced marker data. Since markers are not attached to rigid bodies, different marker combinations lead to slightly different predictions of joint angles. These different combinations can be averaged in order to provide a "best" estimate of joint angle. Results of a gait analysis are presented using clinically meaningful terminology to provide better communication with clinical personal. In order to verify the developed JACS method, a simple three-dimensional knee joint contact model was developed, employing an absolute coordinate system without using any kinematics constraint in which thigh and shank segments can be derived independently. In the experimental data recovery, the separation and penetration distance of the knee joint is supposed to be zero during one gait cycle if there are no errors in the experimental data. Using the JACS method, the separation and penetration error was reduced compared to well-developed existing methods such as ACRS and Spoor & Veldpaus method. The separation and penetration distance ranged up to 15 mm and 12 mm using the Spoor & Veldpaus and ACRS method, respectively, compared to 9 mm using JACS method. Statistical methods like the JACS can be applied in conjunction with existing techniques that reduce systematic errors in marker location, leading to an improved assessment of human gait.
보행을 관찰하고 객관적인 정보를 추출하여 그 기능을 평가하는 것을 보행 분석이라고 한다. 최근 사용되는 보행 측정 장비들은 다수의 카메라, 지면 반력 측정 장치로 구성되어 고가이며, 이를 설치할 넓은 장소를 필요로 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 단일 카메라를 통해 얻은 영상에서 마커 없이 인체의 3차원 보행 동작을 측정하는 기법을 제안한다. 파티클 필터를 사용하여 훈련 데이터와 보행에 관한 사전 정보 없이 사람의 동작을 추적한다. 인체와 지면에 관한 동역학을 통해 물리적으로 합당한 인체의 동작들을 생성하였다. 보행 영상에서 계산한 모든 관절의 평균 에러는 제안한 방법에서 $12.4^{\circ}$로, 기존 파티클 필터의 에러 $34.6^{\circ}$보다 작았다. 이러한 결과를 바탕으로 단일 카메라만으로 보행을 정량적으로 측정하여 기존 복잡한 장비를 대체할 수 있는 가능성을 제시하였다.
최근, 사람을 인식하는데 있어 걸음걸이가 기존에 사용되어 오던 많은 생체인식을 보완할 만한 것으로 등장하였다. 본 연구는 보행자 실루엣의 동적 특징과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 보행자 인식 방법을 제안한다. 보행자의 보행 모델은 무한 순환 구조의 HMM 두 가지를 사용하였다. 하나는 자기 조직화 지도(SOM)를 벡터 양자화기로 하는 이산 HMM방식이고, 다른 하나는 주성분 분석(PCA) 공간으로 변환된 특징 벡터를 이용하는 연속 HMM방식이다. 실험 결과 HMM이 몇 가지 변수의 조정에 대해 일관성 있는 성능 변화를 보이며 최고 88.1%의 인식률을 기록하였다. 또한 기존 연구 결과와 비교하여 볼 때 특징과 제안 구조의 모델은 보행자 인식에 충분한 적용 가능성이 있으며, 나아가 걸음걸이가 생체 인식으로 이용되기에 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권4호
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pp.244-249
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2017
Wearable sensor-based gait analysis has been widely conducted to analyze various aspects of human ambulation abilities under the free-living condition. However, there have been few research efforts on using wearable sensors to analyze human walking on an unstable surface such as on a ship during a sea voyage. Since the motion of a ship on the unstable sea surface imposes significant differences in walking strategies, investigation is suggested to find better performing wearable sensor-based gait analysis algorithms on this unstable environment. This study aimed to compare two representative gait event algorithms including time domain and frequency domain analyses for detecting heel strike on an unstable platform. As results, although two methods did not miss any heel strike, the frequency domain analysis method perform better when comparing heel strike timing. The finding suggests that the frequency analysis is recommended to efficiently detect gait event in the unstable walking environment.
Spring-mass models have been widely accepted to explain the basic dynamics of human gait. Researchers found that the leg stiffness increased with gait speed to increase energy efficiency. However, the difference of leg stiffness change with gait speed between the young and the elderly has not been verified yet. In this study, we calculated the lower limb stiffness of the elderly using walking model with an axial spring. Vertical stiffness was defined as the ratio of the vertical force change to the vertical displacement change. Seven young and eight elderly subjects participated to the test. The subjects walked on a 12 meter long, 1 meter wide walkway at four different gait speeds, ranging from their self-selected speed to maximum speed randomly. Kinetic and kinematic data were collected using three force plates and motion capture cameras, respectively. The vertical stiffness of the two groups increased as a function of walking speed. Maximum walking speed of the elderly was slower than that of the young, yet the walking speed correlated well with the optimal stiffness that maximizes propulsion energy in both groups. The results may imply that human may use apparent limb stiffness to optimize energy based on spring-like leg mechanics.
Objective: This study was to resolve the limitations of the experimental environment and to solve the shortcomings of the method of measuring human gait characteristics using optical measuring instruments. Design: A cross-sectional study. Methods: Fifteen healthy adults without a history of orthopedic surgery on the lower extremities for the past 6 months were participated. They were analyzed gait variables using the smart guide and the 3D image analysis at the same time, and their results were compared. Visual-3D was used to calculate the analysis variables. Results: The reliability and validity of the data according to the two measuring instruments were found to be very high; gait speed(0.85), cycle time(0.99), stride time of both feet(0.98, 0.97) stride legnth of both feet(0.86, 0.88) stride per minute of both feet(0.99, 0.96), foot speed of both feet(0.90, 0.91), step time of both feet(0.77, 0.71), step per minute(0.72, 0.74), stance time of both feet(0.96, 0.97), swing time of both feet(0.93, 0.79), double step time(0.81), initial double step time(0.84) and terminal step time(0.76). Conclusions: In the case of the smart insole, which measures human gait variables using the pressure sensor and inertial sensor inserted in the insole, the reliability and validity of the measured data were found to be very high. It can be used as a device to replace 3D image analysis when measuring pathological gait.
A mathematical model was developed to calculate the muscle force of lower extremity during the gait. We constructed a model of human locomotion, which includes a muscle-skeletal system with 7 segments and 16 lower limb muscles. Using a optimization technique, muscle forces variation of the lower extremity during the gait were generated and its result was verified by comparing a experimental results of EMG analysis. Moreover. the walking movement of the model could be compared quantitatively with those of experimental studies in human by inverse dynamics.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.87-94
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2016
In this paper, we discuss a gait representation based on the width of silhouette in terms of discriminative power and robustness against the noise in silhouette image for gait recognition. Its sensitivity to the noise in silhouette image are rigorously analyzed using probabilistic noisy silhouette model. In addition, we develop a gait recognition system using width representation and identify subjects using the decision level fusion based on majority voting. Experiments on CASIA gait dataset A and the SOTON gait database demonstrate the recognition performance with respect to the noise level added to the silhouette image.
The purposes of this study were to describe and compare pint moments according to 6 types of gait methods during free speed. 15 volunteers(7 male, 8 female: mean age = 23.33 yrs.) participated and performed 6 types of gait methods. From the 3 types of pint moments of lower extremities(hip, knee, ankle and foot), the following results were made: 1. In left hip pint, the flexion-extension moment was not significantly different, but the adduction-abduction moment and rotation moment were showed different curves during stance phase. 2. In left knee pint, the flexion-extension moment was not significantly different, but the varus-valgus moment and rotation moment were showed different curves during stance phase. 3. In left ankle and foot the dorsiflexion-plantarflexion moment was not significantly different but the varus-valgus moment and rotation moment were showed different curves during stance phase. In conclusion, because weight loading gait with 10-20% of body weight were normal gait patterns, It was inferred that all weight loading gaits did not indicate noxious reactions of human body.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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