Projekty
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji ludzi na podstawie chodu
Opublikowano: 05 lipiec 2016
Wykonawcy projektu: Magdalena Cieślak, Martyna Michałowska, Jakub Grabski, Tomasz Walczak
WSTĘP
Nieustanny rozwój technologiczny przyczynia się do konieczności poszukiwania coraz nowszych sposobów jednoznacznego weryfikowania tożsamości ludzi i wyznaczania unikalnych cech ludzkich stanowiących podstawę technik biometrycznych. Dane literaturowe świadczą o istnieniu zależności pomiędzy stosowanymi w biomechanice wskaźnikami opisującymi chód człowieka, a podstawowymi, powszechnymi schorzeniami dotyczącymi narządu ruchu. Zasadniczym narzędziem jest w takim przypadku jakościowa ocena wzorca chodu, często wspomagana analizą nagrań z wideorejestracji. Rozwiązanie takie nie zapewnia obiektywności i właściwej dokładności wyników. Podczas badań sprawdzających możliwości rozróżniania płci lub oceny postępów leczenia na bazie chodu stosowane są też profesjonalne systemy analizy ruchu.
W pracy zaprezentowano zagadnienie wykorzystania w celach identyfikacyjnych dynamicznych oraz kinematycznych parametrów chodu, stanowiące innowacyjne podejście na tle dostępnej literatury. Zgromadzone zostały rejestracje przebiegów sił reakcji podłoża (GRF) oraz trajektorie wybranych punktów anatomicznych kończyn dolnych i tułowia zgodnie z przyjętym modelem. Na podstawie analizy zebranych danych wyznaczono dynamiczne oraz kinematyczne parametry określające sposób poruszania się. Problem rozpoznania osób na bazie wyodrębnionych parametrów rozwiązano wykorzystując możliwości sztucznych sieci neuronowych, testując różne konfiguracje danych wejściowych oraz architektur sieci.
METODYKA BADAŃ I OPRACOWANE PARAMETRY
W badaniach wzięła udział grupa 15 osób, w tym 7 kobiet i 8 mężczyzn, w wieku od 18 do 51 lat. Podczas każdego przejścia uczestnika ścieżką pomiarową jednocześnie rejestrowano dane na platformach dynamometrycznych oraz poprzez system BTS Smart. Przykładowe wskaźniki z grupy 38 przygotowanych parametrów kinematycznych to:
- wysokość podnoszenia kostek, kolan, unoszenia sacrum i bioder,
- kąty między stopami i kolanami (min., max., średnie),
- prędkość kątowa w kostce i kolanie, zgięcie grzbietowe stopy,
- przemieszczenia miednicy, rotacja miednicy.
W zakresie dynamiki analizie poddano dwie składowe GRF – pionową oraz przednio – tylną. Dokonano normalizacji oraz podziału na wskaźniki dla prawej i lewej kończyny.
Wśród opracowanych 64 determinantów dynamicznych znalazły się m.in.:
- lokalne maksima i minimum (A, B, C) składowej pionowej i stosunki między nimi,
- pola powierzchni pod krzywą z podziałem na fazy wyznaczone przez ekstrema,
- współrzędne geometryczne środka ciężkości krzywej (E), czas fazy dwupodporowej,
- szerokość i wysokość (D) artefaktu na zboczu narastającym i opadającym,
- stromość krzywej między lokalnymi maksimami, jej gładkość, czas cyklu chodu,
- maksimum fazy przyspieszania i minimum fazy hamowania, czasy ich wystąpienia.
UZYSKANE WYNIKI
Przygotowane parametry chodu posłużyły jako dane wejściowe dla procesu uczenia sztucznej sieci neuronowej oraz ciąg testowy sprawdzania stopnia rozpoznawania konkretnych osób przez nauczoną sieć. Analizie poddano trzy drogi sprawdzania możliwości identyfikacyjnych, wykorzystujące: tylko parametry dynamiczne, jedynie parametry kinematyczne oraz oba rodzaje wskaźników. Przeprowadzono 6 modyfikacji architektury sieci w zakresie liczby warstw neuronów, liczby neuronów w danej warstwie, czy zastosowanej funkcji aktywacji, co pozwoliło znacznie zredukować błąd rozpoznania. Wyniki rozpoznawania pokazano w postaci błędu średniokwadratowego RMSE obliczanego na podstawie różnicy między odpowiedzią sieci (wartości z zakresu 0-1), a zakładaną odpowiedzią prawidłową (0 lub 1).
Otrzymane wyniki (błąd rozpoznania nawet poniżej 1%) pozwalają stwierdzić, że przedstawiona metoda umożliwia bardzo skuteczną identyfikację osób na podstawie chodu, a najlepsze rezultaty daje wykorzystanie w tym celu parametrów dynamicznych.
Powyższa praca została zaprezentowana podczas sesji plakatowej na XIII Konferencji Naukowej Majówka Młodych Biomechaników im. prof. Dagmary Tejszerskiej.