Vi presenterar ett system för att identifiera människor genom deras vandrande ljud. Detta problem är också känt som akustisk gångigenkänning. Målet med systemet är att analysera ljud som avges av gångande personer (främst stegljuden) och identifiera dessa personer. Dessa ljud kännetecknas av gångmönstret och påverkas av rörelserna i armar och ben, men beror också på typen av sko. Vi extraherar cepstrala funktioner från de inspelade ljudsignalerna och använder dolda Markov modeller för dynamisk klassificering. En cyklisk modell topologi används för att representera individuella gångcykler. Denna topologi gör det möjligt att modellera och upptäcka enskilda steg, vilket leder till mycket lovande identifieringsfrekvenser. För experimentell validering använder vi den allmänt tillgängliga TUM GAID-databasen, som är en stor igenkänningsdatabas som innehåller 3 050 inspelningar av 305 försökspersoner i tre varianter. I den bästa uppsättningen uppnås en identifieringsfrekvens på 65,5 % av 155 försökspersoner. Detta är en relativ förbättring på nästan 30 % jämfört med vårt tidigare arbete, som använde olika ljudfunktioner och stöd vektormaskiner.
En färsk studie REF extraherar mel-frekvens ceptralkoefficienter (MFCC) som ljudfunktioner och använder HMMs med en cyklisk topologi för dynamisk klassificering.
Acoustic Gait-based Person Identification using Hidden Markov Models
{'venue': "MAPTRAITS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}