步态的性别差异性研究*

李苏虎 汤澄清 卜嘉俊

（中国刑事警察学院，辽宁 沈阳110035）

引言

步态是人类行走的行为特征，涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素，也受到多种疾病的影响。行走时，人体通过髋、膝、踝、足的一系列连续活动，使身体沿着一定方向移动。正常步态具有稳定性、周期性、节律性、方向性、协调性以及个体差异性。

步态分析作为生物力学的特殊分支，是对人体行走时的肢体和关节活动进行运动学观察和动力学分析，提供一系列时间、几何、力学等参数值和曲线，旨在揭示步态规律、步态异常的关键环节及影响因素，从而对身体结构、运动机能和动作特征作出定性分析和定量评定［1］。在刑事案件中，犯罪嫌疑人的肢体运动往往是视频系统中最容易获取的明显特征，它具有非侵犯性、唯一性、远距离、易采集、难以伪装和隐藏等特性。如何充分利用监控视频中的信息，准确分析犯罪嫌疑人的作案过程、行走运动规律和个体行为特征，有效识别和认定人身成为刑侦领域亟待解决的难题。

性别分类起到一个初步筛选的作用，能大大缩小侦查范围，有利于快速确定侦查重点。因此，性别识别技术将有力推动视频实时系统在智能前端方面的发展。性别的分类识别主要运用视频中人体的生理结构特征（静态信息），或某一（些）肢体的运动行为特征（动态信息）。例如男性肩比臀宽，重心高，跨步大，上半身横向摆动明显，女性则起落足平稳［2］，这种区分性别的方式是以静态的身体形态参数为主要依据的定性分析。本文中将通过对人体正常行走过程中上、下肢主要关节，即肩、髋、膝、踝关节的位移和角度特征在步态周期内特定时刻的幅度与变化范围进行定量统计分析，探究男女个体的行走姿态规律特点，从而区分男女步态。

1 实验研究

1.1 设备简介

本文主要运用Codamotion 三维动作捕捉系统采集步态特征参数数据，同时借助Footscan足底压力测量系统（铺设在步道中央地面上方并与地面平齐）分析时空参数。Codamotion 系统包括2 台捕捉器，28 个Marker、驱动盒及充电器，高速数据传输线、集线器及接口卡，2个固定三脚架及1 套系统软件，整套系统及场地设置如图1 所示。该系统具有捕捉视域广，Mark 点有独特编码，无需手动识别；Mark 主动发光，体积小、无线连接、采样频率高、分辨率高、精确度高；系统安装快速，操作方便；设备小巧轻便，便携性高等特点。另外，Coda⁃motion 系统软件提供了国际公认的详细的运动学和动力学协议，可以获得包括位置、速度、加速度、动作时间、身体旋转、角度变化等参数，计算距离、屈曲—伸展、内收—外展、旋转和用户定义的角度等运动学参数［3］。

图1 Codamotion系统与场地设置

1.2 测试对象

选取男、女志愿者共25 名，年龄在22～40岁之间，身体健康，无踝关节、膝关节损伤史，足部无疾病。受试者填写基本信息采集表，根据人体形态学测量的相关知识，测得每位受试者的身高、体重等参数（见表1）。

表1 测试对象个人信息

1.3 实验准备

1.3.1 着装要求

受试者上身穿着无袖或短袖紧身衣，下身穿着紧身裤。这样可以将标记点直接粘贴或更靠近人体骨性关节点，保证采集的步态特征数据准确可靠。

1.3.2 贴标记点

按照实验方案，在受试者身体两侧共18 个关节点上固定Mark（标记）点（体积很小的红外信号发射器），具体位置（单侧）为肱骨头部、肱骨外髁、挠骨茎突、骼骨、股骨顶部大转子处、股骨外上髁、腓骨外踝、跟骨外侧、第五跖骨头外侧9处，如图2所示。微型集线器插入标记驱动盒，用A、B、C、D、E、F 6 个标记驱动盒分别装有3 个集线器，这样每个点都有不同的序号，每位受试者采集点的位置和序号都是固定不变的。由一名专门的实验人员负责按照一定的顺序粘贴标记点，以保证每位受试者粘贴的标记点位置的准确性，减少误差。

图2 Marker点位置

1.3.3 熟悉流程

受试者阅读实验方案，了解采集步骤。先在实验场地内行走多次，熟悉和适应场地环境，找到最接近自然放松行走的状态。

1.4 数据采集

每名受试者在8m长的长方形步道上行走15次，Codamotion 系统采集行走过程。由于步行时人体主要关节在矢状面的运动范围最大，因此，选取矢状面内髋、膝和踝关节角度作为主要角度参数，系统中通过节段之间的向量角计算得到，角度的变化选取从落足到起足时间段，并对时间进行归一化处理。具体参数定义如下：跟骨外侧至第五跖骨头外侧连线与X 轴夹角，落足角顺时针为正，起足角逆时针为负；大腿与小腿在矢状面的夹角，膝关节屈为正，伸为负；髋关节与躯干在矢状面的夹角，髋关节屈为负，伸为正（见图3）。而肩关节和髋关节位置参数则选择额状面内的高低起伏和内外摆动，正负参照坐标轴方向。

图3 人体下肢关节角

1.5 数据处理

由于人的个体差异，如身高、体态、下肢结构、关节等因素影响，使起落足动作高低、快慢不同，起落足的具体部位、方向、力度等方面存在差异，提取特征参数数据时，选择一个步态周期内足与地面接触的落足和起足两个特定时相。关节角度和位移的稳定性利用变异系数进行评价，时空参数由Footscan 软件导出数据计算，并对身高进行归一化处理［4］，时空参数包括步速、步长和步频：步长利用身高归一化，速度对g*身高均方根归一化，步频对g/身高均方根归一化。男女比较采用独立样本t 检验，显著性水平为0.05、0.01。

2 结果

男女行走的速度基本一致，男性的步长长，女性的步频快，典型的男女时空参数特征对照（见图4）。如果考虑身材因素，无量纲的速度和步长差异不显著， 且女性大于男性（见表2）。

图4 男女时空参数特征对照图

表2 时空参数对比

男女肩关节内外摆动差异不明显，上下移动男性大于女性，差异显著；女性髋关节内外摆动大于男性，差异十分显著，而男性髋关节上下移动明显大于女性，典型男女身体结构模型、行走姿态和局部关节位移对比（见图5、表3）。

图5 男女身体结构、步态

表3 肩、髋部位移对比（单位mm）

男女落足髋关节角度差异不明显，而男性起足髋关节角度大于女性，差异显著。男女膝关节起落足角度均呈十分显著性差异，踝关节角度差异显著（见表4）。

表4 髋、膝、踝部关节角度对比（单位°）

3 讨论

3.1 本文讨论的步态特征参数数据的变异系数都小于0.15，反映出男女性正常行走时姿态及特征的相对稳定性。

3.2 男性肩关节内外摆动大于女性，女性髋关节内外摆动明显大于男性，K.L.Johnson［5］等和D.J.Lick［6］等从心理学角度分析，这是人类适应生存环境而不断进化的影响；女性肩关节、髋关节上下移动小于男性，与L.K.Smith等的假设一致，反映出女性行走高效节能；此外，男女性步态在髋关节和肩关节的差异也与骨骼结构和肌肉生物力学有密切关系，或是各种因素综合作用的结果。

3.3 男性髋、膝和踝关节角度在起落足时刻大于女性，仅在起足时女性踝关节角度大于男性，D.M.Fessler 等分析称由于女性脚小于男性，因此需要更大的跖趾关节蹬伸（底屈）角度来维持有效的膝关节运动，有关足结构和踝关节活动是研究人体运动和步态的重要内容之一。

3.4 本文采集的数据以人体矢状面和额状面（侧面观察和正面观察）的运动为主，水平面内躯干、骨盆的转动及上肢的摆动等特征在男女性之间也存在一定的差异性，进一步的研究可对比这些方面的数据。

4 结论

男女性由于身体结构、运动机能以及后天训练、学习所形成的行走习惯特点的不同，表现在行走步态中的一些关节角度和位移特征数据存在明显的性别差异，可以通过对视频中行走的特定时刻（段）的步态特征进行测量、比较、分析，用于行为人的性别区分，从而为侦查提供线索。