Human walking and gaits involve several complex body parts and are influenced by personality, mood, social and cultural traits, and aging. These factors are reflected in shoeprints, which in turn can be used to predict age, a problem not systematically addressed using any computational approach. We collected 100,000 shoeprints of subjects ranging from 7 to 80 years old and used the data to develop a deep learning end-to-end model ShoeNet to analyze age-related patterns and predict age. The model integrates various convolutional neural network models together using a skip mechanism to extract age-related features, especially in pressure and abrasion regions from pair-wise shoeprints. The results show that 40.23% of the subjects had prediction errors within 5-years of age and the prediction accuracy for gender classification reached 86.07%. Interestingly, the age-related features mostly reside in the asymmetric differences between left and right shoeprints. The analysis also reveals interesting age-related and gender-related patterns in the pressure distributions on shoeprints; in particular, the pressure forces spread from the middle of the toe toward outside regions over age with gender-specific variations on heel regions. Such statistics provide insight into new methods for forensic investigations, medical studies of gait-pattern disorders, biometrics, and sport studies.


翻译:人类行走和步轨涉及几个复杂的身体部分,并受到个性、情绪、社会和文化特征以及老龄化的影响。这些因素反映在鞋印中,可以用来预测年龄,而年龄是一个没有采用任何计算方法系统解决的问题。我们收集了10万个7至80岁科目的鞋印,并利用这些数据来开发一个深层次的学习端到端模型ShoeNet,以分析与年龄有关的模式和预测年龄。模型综合了各种动态神经网络模型,使用跳机制提取与年龄有关的特征,特别是在压力和磨损区,取自双向鞋印。结果显示,40.23%的科目在5年内有预测错误,性别分类预测准确度达到86.07%。有趣的是,与年龄有关的特征主要存在于左翼和右翼鞋印的不对称差异中位。分析还揭示了在鞋印的压力分布中与年龄和性别有关的模式,特别是从中间向外部区域扩散的压力,从年龄到不同年龄的医学区域,有性别特点的医学研究,并提供了其运动性病理学区域。这些研究方法提供了具有性别特征的法医学特征的统计学研究。

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