Abstract-Variationer i gånghastighet har en stark inverkan på igenkännandet av gång. Vi föreslår en metod för erkännande av gång som är robust mot gånghastighetsvariationer. Det är etablerat på en kombination av Fisher discriminant analys (FDA)-baserade kubik högre-order lokala auto-korrelering (CHLAC) och den statistiska ram som tillhandahålls av dolda Markov modeller (HMMs). HMMs i denna metod identifierar fas av varje gång även när gånghastigheten ändras nonlinearly, och CHLAC funktioner fångar inom-fas spatio-temporala egenskaper för varje individ. Vi jämförde vår metods prestanda med andra konventionella metoder i vår utvärdering med hjälp av tre olika databaser, t.ex. USH, USF-NIST och TokyoTech DB. Vår var lika eller bättre än de andra när hastigheten inte förändrades för mycket, och var betydligt bättre när hastigheten varierade över och inom en gång sekvens.
Den hastighetsinvariant metod i REF använder de funktioner som extraheras av Fisher discriminant analys baserad kubik hög-order lokala auto-korrelering av gångsekvenser för att träna en dold Markov modell.
Robust Gait Recognition Against Speed Variation
{'venue': '2010 20th International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2010 20th International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}