肢体运动特征在刑事侦查中的作用

初 凯，尹 燕

（1.吉林警察学院，吉林 长春 130117；2.四平市公安局，吉林 四平 136000）

一、前言

在刑事案件中犯罪嫌疑人的肢体运动往往是视频监控中最容易获取的明显特征，通过研究肢体运动特征不仅可以为侦查破案确定侦查方向和侦查范围，还可以为犯罪嫌疑人同一认定提供有效的理论基础。但目前此方面研究只是刚刚起步，这就迫切要求我们科学地研究人体行走运动的一般规律以及人身自然条件例如年龄对步态特征的影响，为行走姿势的同一认定打下了基础。

本论文以德国Simi Motion运动动作捕捉系统输出的步态特征数据为基础，总结人体行走运动时下肢步态特征的一般规律，对行走步态周期进行科学划分，并寻找年龄对行走姿势的影响。行走是一种周期性运动，行走时一侧足跟着地到该足跟再次着地称为一个步态周期。在本实验中的步态周期是以采集对象左脚足跟着地至足跟再次着地记做一个周期，即左脚为观测脚。所以一个步态周期要经历踩地负重和离地摆动两个时期，分别称为支撑时期和摆动时期。

（一）支撑时期

支撑时期是指步态周期中从左脚足跟着地到左脚尖离地的时间段（图1中t0~t3时期）。

我们在支撑时期中寻找出四个转变点，用来对支撑时期进行细致划分，四个转变点分别为足跟着地、足放平、足跟离地、足尖离地。这四个转变点在本实验中的确定方法为：

图1 支撑时期的各个分期

图2 Simi系统下的3D棍状图

1.足跟着地：由于视频采集前定标时地平面所在面并非立体坐标中的XY平面，所以先寻找地平面所在面的Z轴的坐标值，得出Z=0.10米。则当足跟节点在Z轴的坐标等于0.10米时说明足跟刚刚着地，即图1中的t0时刻，支撑时期开始。

2.足放平：当足尖节点在Z轴的坐标也刚好等于0.10米时说明足跟足尖都在地平面，即全足着地，图1、图2中的t1时刻。

3.足跟离地：当足尖节点的Z轴坐标显著大于0.10米时说明足跟抬起，图1、图2中的t2时刻。

4.足尖离地：当足尖节点的Z轴坐标也显著大于0.10米时说明足尖抬起，即图1中的t3时刻，摆动时期开始。

根据以上四个转变点，将支撑时期分为跟着地期、站立中期和加速期三个阶段。跟着地期：足跟着地至足完全接触地面放平为跟着地期（图1中t0~t1时期），足跟开始承受不断增加的重量，形成踏痕；站立中期：从足放平至足跟离地为站立中期（图1中t1~t2时期），此期全足接触地面，身体在左脚的支撑下不断向前移动，形成压痕；加速期：从足跟完全离地至足尖完全离地为加速期（图1中t2~t3时期），身体加速前进，形成蹬痕。

支撑时期在初始和结束的两段时间中，两侧下肢同时负重，称为双肢负重相，每一步态周期出现两次双肢负重相，共占全周期的26%左右。由于在支撑时期形成的足迹特征蹬痕和踏痕刚好也是在双肢负重相形成，所以痕迹特征稳定、可靠，利用价值高。双肢负重相的长短与行走速度密切相关，速度越快，此相越短，奔跑时则不存在双肢负重相。支撑时期时段会形成足迹，且是影响足迹特征的主体。

（二）摆动时期

摆动时期是指步态周期中从左脚尖离地开始至足跟再次着地的时间段（图3中t3~t6时期）。

图3 摆动时期的各个分期

根据膝关节到达峰值时刻和髋关节到达峰值时刻为转变点，将摆动时期分为摆动前期、摆动中期、摆动后期三个阶段。摆动前期：从足尖离地至膝关节达到最大屈曲即膝关节角度曲线图中达到峰值的时刻（图3中t3~t4时期）。髋、膝关节于此期不断增加屈曲度，使足呈弧形上提；摆动中期：随后膝关节角度不断减少，而髋关节角度继续增大，使左下肢在足底与地面尽可能平行的情况下前摆，当髋关节达最大屈曲度时作为结束时刻（图3中t4~t5时期）；摆动后期：是从髋关节最大屈曲时刻到足跟着地时结束（图3中t5~t6时期）。

（三）步态周期分期特征

根据上文中的分期规则，首先寻找出每一次行走中各个转变点的时刻，分别标记足跟着地时刻为t0、足放平时刻为t1、足跟离地时刻为t2、足尖离地时刻为t3、膝关节到达峰值时刻为t4、髋关节到达峰值时刻为t5、足跟再次着地时刻为t6。然后，根据上文中的步态周期分期规则计算出各个时期所经历的时间：步态周期T=t6-t0、支撑时期T＇=t3-t0、摆动时期T＇＇=t6-t3、跟着地期T1=t1-t0、站立中期T2=t2-t1、加速期T3=t3-t2、摆动前期T4=t4-t3、摆动中期T5=t5-t4、摆动后期T6=t6-t5。统计出所有受试者各个时期所需的时间，数值用平均值和标准差表示（单位为s），得出表1。

表1 步态周期及各个分期所需时间

由于同一个人正常行走时步速有差别，即步态周期有长有短，导致各个时期相应地变长变短，所以研究各个时期所需的时间占整个步态周期百分比值更有意义。所以我们可以统计出所有受试者各个时期所需的时间占整个步态周期百分比值，数值用平均值和标准差表示，得出表2。

从表1、表2可以看出一个步态周期经历的时间平均为1.107±0.066s。支撑时期经历的时间平均为0.715±0.050s，占整个步态周期的64.56±1.80%。摆动时期经历的时间平均为0.392±0.028s，占整个步态周期的35.44±1.80%。

表2 各个分期占步态周期的百分比

二、同一人步态周期分期特征稳定性研究

为了研究步态周期分期特征的稳定性，首先必须测定同一个人多次行走中各个时期所需时间特征是否相对稳定。为此，本实验选用同一人相同行走姿势连续行走10次，并统计出每一次行走中各个时期所需的时间占整个步态周期百分比值，并研究数据的稳定性（见表3）。本文利用变异系数的方法进行研究。一般来说，变异系数越大说明数据变异程度越大，数据越不稳定；系数越小说明该特征越稳定，用该特征进行后续分析的价值越高。

表3 同一人各个分期占步态周期的百分比稳定性

从表3可以看出支撑时期和摆动时期占步态周期百分比值的数值是稳定的，变异系数都小于0.1，说明同一个人不同周期所占时间比例具有较高的稳定性。

三、不同年龄组间步态周期分期特征差异性研究

本文中对不同年龄组间的特征差异性研究选用SPSS统计学软件中的单因素方差分析的方法分析。

（一）步态周期差异性研究

统计出60名受试者正常行走时的步态周期，将所有受试者分成青年、中年、老年三个年龄组，用SPSS单因素方差分析方法研究不同年龄组步态周期差异性，得出表4。

表4 不同年龄组间步态周期均值差异性

从表4中看出，显著性概率p=0.403＞0.05，表示三个组的数据均值之间没有显著性差异。说明步态周期的长短受年龄增长的影响较小，即不同年龄段步态周期的形成没有明显差异。

（二）支撑时期差异性研究

统计出60名受试者正常行走时支撑时期及三个分期所需的时间占整个步态周期百分比值。最后，将所有受试者分成青年、中年、老年三个年龄组，通过统计学分析，得出表5。

从表5可以看出，支撑时期占周期的百分比值三个年龄组间并不存在差异，但在支撑时期的三个分期中跟着地期和站立中期占步态周期的百分比值各组间均值有差异。

跟着地期占整个步态周期的百分比值青年组与中年组、青年组与老年组的均值会有显著差异。青年组与中年组的均值显著性概率p=0.001，小于显著性水平a=0.05，拒绝零假设，表示青年组跟着地期占整个步态周期的平均百分比与中年组的有显著差异，比中年组多2.21%。青年组与老年组的均值显著性概率p=0.000＜0.05，表示青年组跟着地期占整个步态周期的平均百分比与老年组的有显著差异，比老年组多2.88%。中年组比老年组多0.67%，但两组间显著性概率p=0.282＞0.05，表示均值差异不是很显著。

表5 不同年龄组间支撑时期的均值差异性

站立中期占整个步态周期的百分比值只有青年组与老年组会有显著差异，青年组与老年组的均值分别为31.19±6.16%、35.13±2.89%，青年组比老年组少3.94%，显著性概率p=0.035。

老年人跟着地期显著短于青年人，中年人显著短于青年人，老年人短于中年人。这说明老年人由于身体机能下降，下肢肌肉组织的活动性也趋向衰退，行走时踝关节不灵活，足跟着急着地，表现出行走时求稳而不求快的现象，从青年到中年的变化尤为显著。老年人站立中期占比也显著大于青年人，更能说明老年人行走时求稳的行走姿态。

（三）摆动时期差异性研究

统计出60名受试者正常行走时摆动时期及三分期所需的时间占整个步态周期百分比值。最后，将所有受试者分成青年、中年、老年三个年龄组，用SPSS单因素方差分析方法研究不同年龄组摆动时期分期特征的差异性，得出表6。

从以上两个表格可以看出摆动时期占周期的百分比值三个年龄组间并不存在差异，但在摆动时期的三个分期中摆动前期和摆动中期占步态周期的百分比值各组间均值有差异。

摆动前期占整个步态周期的百分比值中青年组与老年组的均值会有显著差异。青年组摆动前期占比比老年组多3.35%，显著性概率p=0.023；摆动中期占整个步态周期的百分比值青年组与老年组、中年组与老年组的均值都会有显著差异。青年组摆动中期占比比老年组少4.00%，显著性概率p=0.023；中年组比老年组少3.80%，显著性概率p=0.030。

表6 不同年龄组间摆动时期的均值差异性

老年人摆动前期占比显著小于青年组，而摆动中期占比显著大于青年组。说明老年人足尖离地进入摆动时期后急于支撑地面以维持身体平衡，导致足尖蹬地不充分，膝关节也没有充分弯曲。这使得老年人与青年人相比较表现为摆动前期缩短而摆动中期延长。这个结论也印证了足迹学中用蹬痕分析年龄的理论，即老年人形成的足迹中跖蹬痕、趾蹬痕的面积会增大，而痕迹反映没有青年人明显，尤其是在立体足迹中青年人的蹬痕会更明显，容易形成明显的刨土痕迹。

四、总结

通过该课题的研究表明：不同年龄组间步态周期的长短没有显著差异，但步态周期的各个分期占整个步态周期的百分比数值稳定并且不同年龄组间有显著差异，这说明随着年龄增大身体机能下降，会对下肢各个关节的运动产生影响。所以，根据不同年龄组间步态特征数据的差异性可以对影像资料中的行走人进行年龄分析，划定年龄范围。从而利用人体肢体运动特征来进行人身识别，并为人体肢体运动特征在公安技术领域中教学与办案提供理论基础和技术服务。