I detta dokument beskriver vi ett system för automatisk gånganalys. Olika typer av mänsklig gång känns igen med hjälp av sekvenser av grå-nivå bilder. Inga markörer behövs för att få banor av olika kroppsdelar. Spårningen av kroppsdelar och klassificeringen baseras på statistiska modeller. Vi modellerar flera kroppsdelar och bakgrunden som blandningstätheter. Positionerna bestäms iterativt, vi börjar med den mest stabila delen att hitta. En människokropps anatomi begränsar området till att söka efter nästa. Från banorna, funktioner för gånganalys härleds. Dessa används för att träna dolda Markov modeller (HMMs), en HMM för varje typ av gång.
Meyer REF, en av pionjärerna, har föreslagit en metod för att modellera flera kroppsdelar och behandla bakgrunden som blandning densiteter.
Gait Classification with HMMs for Trajectories of Body Parts Extracted by Mixture Densities
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}