Determining the dependence of step periods on the speed of an individual over 15 years old

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Issues of identity identification are relevant among the tasks solved when using these video surveillance and recording cameras. If it is impossible to carry out the identification by face, the identification by gait becomes relevant.

AIM: To define the step cycle as one of the gait personality identification parameters

MATERIALS AND METHODS: Study design: a single- and single-point (per population) observational study, with results registered in the Database of Step Cycle Characteristics (certificate of state registration no. 2022623085). The primary end-point of the study was the determination of the dependence of step periods on the movement speed of individuals, the assessment was carried out by a nonparametric criterion for Spearman correlation.

RESULTS: Comparative analysis of the obtained data revealed a decreasing pattern in all step periods separately (period of the first and second double supports and period of the first and second transfers) with an increase in the movement speed of the individual.

CONCLUSION: The obtained data make it possible to identify the possibility of using the step-cycle characteristics to identify individuals by gait when walking at different speeds. This stage can serve to further develop an algorithm for identifying a person by gait, as one of the parameters.

About the authors

Oksana I. Kosukhina

Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov

Email: u967nk@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1665-3666
SPIN-code: 7794-6782

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Elena E. Fomina

Tver State Technical University

Email: f-elena2008@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1028-0750
SPIN-code: 6602-8570

Cand. Sci. (Engin.), Assistant Professor

Russian Federation, Tver

Sergei V. Leonov

Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov; Chief State Center for Forensic Medicine and Forensic Expertise 111

Author for correspondence.
Email: sleonoff@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4228-8973
SPIN-code: 2326-2920

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Zinin AM. Actual problems of forensic portrait examination. Bulletin Economic Security. 2018;(1):64–66. (In Russ).
  2. Mikhailova MS. Individual issues of portrait examination within the framework of forensic research. Int J Humanities Natural Sci. 2019;(11-3):74–76. (In Russ). doi: 10.24411/2500-1000-2019-11818
  3. Shakiryanova YP. The value of general anatomical elements of appearance when identifying a person by digital video recording. Bulletin Med Institute “REAVIZ”: rehabilitation doctor health. 2018;(1):89–93. (In Russ).
  4. Urusova IE. Study of the possibility of using methods of personal identification by gait characteristics based on the analysis of video flow in UIS institutions. In: Actual issues of informatization of the Federal Penitentiary Service at the current stage of the development of the penal system: A collection of round table materials; 2018 Oct 19. Tver, 2018. (In Russ).
  5. Bulgakov VG, Bulgakova EV. Features of the method of forensic examination of dynamic signs of human gait. Forensic Examination. 2013;(4):23–31. (In Russ).
  6. Bashir Kh, Xiang Т, Gong G. Gait Recognition using Gait Entropy Image. School Electronic Engineering Computer Science. Queen Mary University London United Kingdom. 2010;76(2):21–23. doi: 10.1049/IC.2009.0230
  7. Marsico MM, Proença NH. Human recognition in unconstrained environments. Using Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning Methods for Biometrics; 2017.
  8. Wan Ch, Wang L, Phoha V. A survey on gait recognition. Southeast University Chine. 2018;70(3):34–35. doi: 10.1145/3230633
  9. Saydamarova VV. Theoretical study of foreign experience in personal identification by video. In: Problems and prospects for improving legislation and law enforcement practice of internal affairs bodies: Materials of an international remote scientific and practical conference; 2020 Oct 30. Karaganda; 2020. Р. 163–167. (In Russ).
  10. Shenderov VA. Biomechanical examination: identification of individual features of gait and posture during personality identification. Russ J Biomechan. 2007;11(2):75–78. (In Russ).
  11. Skvortsov DV. Clinical and biomechanical analysis of the pathological gait through the hardware and software complex [dissertation abstract]. Moscow; 1997. 23 р. (In Russ).
  12. Skvortsov DV. Clinical analysis of movements. Gait analysis. Ivanovo: Stimul; 1996. 344 р. (In Russ).
  13. Patent RUS No. RU 2022623085. Kosukhina OI, Fomina EE, Leonov SV. Database of characteristics of the step cycle. (In Russ). Available from: https://elibrary.ru/bilebd. Accessed: 15.08.2023.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Change of step step intervals depending on speed, where step cycle length is expressed in fractions of one.

Download (169KB)
3. Fig. 2. Change of step step intervals depending on speed, where step cycle length is expressed in percent.

Download (148KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».