Gait uppvisar flera fördelar med avseende på andra biometriska egenskaper: förvärv kan utföras genom billig teknik, på distans och utan människor samarbete. I detta papper utför vi gånganalys med hjälp av skelettdata från Microsoft Kinect-sensorn. Vi definierade en rik uppsättning fysiska och beteendemässiga funktioner som syftar till att identifiera de mer relevanta parametrarna för gångbeskrivning. Med hjälp av SVM visade vi att en begränsad uppsättning beteendefunktioner relaterade till rörelser av huvud, armbågar och knän är ett mycket effektivt verktyg för gångkarakterisering och människor erkännande. I synnerhet visar våra experimentella resultat att det är möjligt att uppnå 96% klassificeringsnoggrannhet när man diskriminerar en grupp på 20 personer.
I arbetet REF utförs gånganalys med hjälp av skelettdata från Microsoft Kinect-sensorer och en uppsättning fysiska och beteendemässiga egenskaper definieras för att identifiera de mer relevanta parametrarna för gångbeskrivning.
Human Classification Using Gait Features
{'venue': 'BIOMET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Computer Science']}