Den mänskliga kroppen innehåller identitetsuppgifter som kan användas för personigenkänning (verifiering/erkännande). I detta dokument föreslår vi en personigenkänningsmetod med hjälp av den information som extraheras från kroppsbilder. Vår forskning är ny på följande tre sätt jämfört med tidigare studier. Först använder vi bilder av människokroppen för att känna igen individer. För att övervinna begränsningarna i tidigare studier om kroppsbaserad personigenkänning som endast använder synliga ljusbilder för igenkänning, använder vi mänskliga kroppsbilder tagna av två olika typer av kamera, inklusive en synlig ljuskamera och en värmekamera. Användningen av två olika typer av kroppsbild hjälper oss att minska effekterna av buller, bakgrund och variation i utseendet på en mänsklig kropp. För det andra använder vi en toppmodern metod, kallad convolutional neural network (CNN) bland olika tillgängliga metoder, för bildfunktioner utvinning för att övervinna begränsningarna i traditionella hand-designade bild funktion extraktionsmetoder. Slutligen utförs igenkänningsuppgiften med de extraherade bildegenskaperna från kroppsbilder genom att mäta avståndet mellan indata och inskrivna prover. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden är effektiv för att förbättra igenkänningsnoggrannheten jämfört med system som endast använder synligt ljus eller termiska bilder av människokroppen.
Nyligen föreslog Ref en metod för omidentifiering av personer baserad på kombinationen av synliga bilder på fotgängare och infraröda bilder tagna av en synlig ljuskamera respektive en infraröd kamera, och avslöjade gångdatasetet RegDB som innehåller både synliga bilder och infraröda bilder.
Person Recognition System Based on a Combination of Body Images from Visible Light and Thermal Cameras
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}