Abstract-Potentiella källor för gångbiometri kan ses från två aspekter: gångform och gångdynamik. Vi visar att förbättrad gångigenkänning kan uppnås efter normalisering av dynamiken och fokusering på forminformation. Vi normaliserar för gångdynamik med hjälp av en generisk gångmodell, som fångas av en population dolda Markov modell (pHMM) definieras för en uppsättning individer. Tillstånden i denna pHMM representerar gait ställningstaganden över en gång cykel och observationer är silhuetter av motsvarande gång ställning. För varje sekvens använder vi först Viterbi avkodning av gångdynamiken för att komma fram till en dynamiksnormaliserad, genomsnittlig gångcykel av fast längd. Avståndet mellan två sekvenser är avståndet mellan de två motsvarande dynamiksnormaliserade gångcyklerna, som vi kvantifierar med summan av avstånden mellan motsvarande gångställning. Avstånden mellan två silhuetter från samma allmänna gångställning beräknas i det linjära analysutrymmet för att maximera diskrimineringen mellan personer, samtidigt som variationerna i samma ämne minimeras under olika förhållanden. Avståndsberäkningen är konstruerad så att den är invariant till dilatationer och erosioner av silhuetterna. Detta hjälper oss att hantera variationer i siluettform som kan uppstå med förändrade bildförhållanden. Vi presenterar resultat på tre olika, allmänt tillgängliga datamängder. För det första anser vi att datauppsättningen HumanID Gait Challenge, som är den största datauppsättningen för resultatjämförelser som finns tillgänglig (122 försökspersoner), utövar fem olika faktorer, dvs. synvinkel, sko, yta, bärskick och tid. Vi förbättrar prestandan avsevärt genom de hårda experimenten med ytförändring och portföljbärande förhållanden. För det andra visar vi också förbättrad prestanda på UMD Gait data set som tränar tidsvariationer för 55 försökspersoner. För det tredje, på CMU Mobo data set, visar vi resultat för att matcha över olika gånghastigheter. Det är värt att notera att det inte fanns någon separat utbildning för UMD- och CMU-datamängderna.
Dynamic normalisation based gait igenkänning (DNGR) metod i REF normaliserar gångdynamik med hjälp av population dolda Markov modell vars stater representerar specifik gång ställning under en gång period, och gång igenkänning uppnås genom att uppskatta avstånden mellan två normaliserade gång signaturer i linjära diskriminant analys utrymme för att maximera intra-klass diskriminering av försökspersoner.
Improved gait recognition by gait dynamics normalization
{'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']}