Abstract-Footstep igenkänning är en relativt ny biometrisk som syftar till att diskriminera människor med hjälp av gångegenskaper extraherade från golvbaserade sensorer. I detta dokument redovisas för första gången en jämförande bedömning av den spatiotemporella information som finns i fotstegssignalerna för personigenkänning. Experiment utförs på den största fotstegsdatabasen som hittills samlats in, med nästan 20 000 giltiga fotstegssignaler och mer än 120 personer. Resultaten visar mycket liknande prestanda för både rumsliga och tidsmässiga metoder (5 till 15 procent EER beroende på den experimentella installationen), och en betydande förbättring uppnås för deras fusion (2,5 till 10 procent EER). Bedömningsprotokollet är inriktat på påverkan av mängden data som används i referensmodellerna, vilket tjänar till att simulera förhållanden för olika potentiella tillämpningar såsom smarta hem eller scenarier för säkerhetsåtkomst.
V.Rodriguez m.fl. REF använde spatiotemporal information om fotstegssignaler som samlats in med piezoelektrisk sensor för personigenkänning.
Comparative Analysis and Fusion of Spatiotemporal Information for Footstep Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}