A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds

要約

歩行とは、歩行中に生成される四肢の動きのパターンを指します。これは、物理的特性と行動特性の両方のために各個人に固有のものです。
歩行パターンは、生体認証、生体力学、スポーツ、リハビリテーションで広く研究されています。
従来の方法はビデオとモーションキャプチャに依存していますが、足底圧感センシングテクノロジーの進歩は、歩行に関するより深い洞察を提供するようになりました。
ただし、ウォーキング中の足の下の圧力は、大きくて公開されているデータセットが不足しているため、既知のままです。
これに対処するために、UNB Stepup-P150データセット：150人の個人からのデータを含む足元圧力を使用した歩行分析と認識のための足音データベースを紹介します。
このデータセットは、1.2m x 3.6mの圧力検出通路を使用して収集された高解像度の足底圧データ（1 cm 1 cmのセンサー）で構成されています。
さまざまな速度（優先、遅い、速い、高速、遅い）と履物の状態（裸足、標準的な靴、2つの個人靴）で歩いている参加者から200,000以上の足音が含まれており、バイオメトリック歩行認識の進歩をサポートし、バイオメカニクスと深い学習の新しい研究機会を提示します。
UNB Stepup-P150は、足底圧力ベースの歩行分析と認識のための新しいベンチマークを確立します。

要約(オリジナル)

Gait refers to the patterns of limb movement generated during walking, which are unique to each individual due to both physical and behavioral traits. Walking patterns have been widely studied in biometrics, biomechanics, sports, and rehabilitation. While traditional methods rely on video and motion capture, advances in plantar pressure sensing technology now offer deeper insights into gait. However, underfoot pressures during walking remain underexplored due to the lack of large, publicly accessible datasets. To address this, we introduce the UNB StepUP-P150 dataset: a footStep database for gait analysis and recognition using Underfoot Pressure, including data from 150 individuals. This dataset comprises high-resolution plantar pressure data (4 sensors per cm-squared) collected using a 1.2m by 3.6m pressure-sensing walkway. It contains over 200,000 footsteps from participants walking with various speeds (preferred, slow-to-stop, fast, and slow) and footwear conditions (barefoot, standard shoes, and two personal shoes), supporting advancements in biometric gait recognition and presenting new research opportunities in biomechanics and deep learning. UNB StepUP-P150 establishes a new benchmark for plantar pressure-based gait analysis and recognition.

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