I det här dokumentet föreslår vi en dataförstärkningsmetod för träningsmaskin/djupt lärande gångigenkänningsalgoritmer. Även om tidigare publicerade metoder genererade syntetiska data för att förstärka utbildnings- och/eller testuppsättningar [1] eller för att lära sig egenskaper som invarianta till vissa villkor [2] har de inkorporerat ett mycket begränsat antal kovariata faktorer. Enligt vår kunskap är detta det första försöket att ge förmågan att samtidigt generera syntetisk data med så många kontrollerbara villkor för gångigenkänning. Kombinationen av verklig rörelse fånga, data förberedelse, avatar konstruktion och scripted rendering tillåter syntetiska ramar att genereras, med nästan godtyckliga grader av variation. Figur 1 visar ett litet urval av de kontrollerbara förväxlingsfaktorer som kan genereras med den föreslagna metoden. Figur 1: Ett litet prov av de kontrollerbara förväxlingsfaktorerna. Det är tydligt hur de extraherade gångegenskaperna påverkas direkt. Genom att använda Gait Energy Image (GEI) [3] som gångegenskaper, extraherade direkt från de syntetiskt framtagna ramarna, utförde vi experiment för att bedöma den nivå till vilken identiteten bevaras i de syntetiska datamängderna. Resultat från våra experiment -presenterade i figur 2 - tyder på att information om försökspersonernas identitet bevaras i de syntetiskt genererade data. Experimenten med GEI som funktioner i vår datauppsättning visade att förstärkning av en begränsad mängd verkliga data med syntetiskt genererade data kan ge identifiering av försökspersoner med en noggrannhet på mer än 95%. Resultaten av denna studie tyder på att syntetiska data kan användas för att öka utbildningen av gångigenkänningsalgoritmer under förutsättning att funktionen uppsättning (t.ex. Huvudkomponenterna) utvidgas till att omfatta både verkliga och syntetiska exempel på data.
I REF, t.ex., använder Charalambous och Bharath vägledning i samband med erkännande av åtgärder.
A data augmentation methodology for training machine/deep learning gait recognition algorithms
{'venue': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2016', 'journal': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2016', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}