I detta dokument presenteras en trefas-gångigenkänningsmetod som analyserar egenskaper hos spatio-temporal form och dynamisk rörelse (STS-DM) hos en människas silhuetter för att identifiera ämnet i närvaro av de flesta av de utmanande faktorer som påverkar befintliga gångigenkänningssystem. I fas 1 används fasviktade magnitudspektra av Fourier-deskriptorn av siluettkonturerna vid tio faser av en gångperiod för att analysera de spatiotemporala förändringarna i motivets form. En komponentbaserad Fourier-deskriptor baserad på anatomiska studier av människokroppen används för att uppnå robusthet mot formvariationer som orsakas av alla vanliga typer av små bärförhållanden med vikta händer, på personens rygg och i upprätt läge. I fas 2, en helkroppsform och rörelseanalys utförs genom att montera ellipser till kontursegment av tio faser av en gångperiod och med hjälp av ett histogram som matchar med Bhattacharyya avstånd av parametrar för ellipserna som olikhet poäng. I fas 3 används dynamisk tidsförvrängning för att analysera vinkelrotationsmönster av motivets ledande knä med hänsyn till armsvingning under en gångtid för att uppnå identifiering som är ovariant till gånghastighet, begränsade klädvariationer, hårstilsförändringar och skuggor under fötterna. Matchpoängen som genereras i de tre faserna sammansmältes med hjälp av viktbaserad score-nivå fusion för robust identifiering i närvaro av saknade och förvrängda ramar, och ocklusion i scenen. Experimentella analyser av olika offentligt tillgängliga dataset visar att STS-DM överträffar flera state-of-the-art igenkänningsmetoder.
Metoden i REF kombinerar modellbaserade och modellfria metoder för att analysera den spatio-temporala formen och den dynamiska rörelsens (STS-DM) egenskaper hos ett objekts kontur.
Gait recognition based on shape and motion analysis of silhouette contours
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}