I detta dokument presenteras en gångigenkänningsmetod som kombinerar spatio-temporala rörelseegenskaper, statistiska och fysiska parametrar (som kallas STM-SPP) för ett mänskligt ämne för dess klassificering genom att analysera formen på objektets siluettkonturer med hjälp av Procrustes formanalys (PSA) och elliptiska Fourier-deskriptorer (EFD). STM-SPP använder spatio-temporala gångegenskaper och fysiska parametrar i människokroppen för att lösa liknande skillnader mellan sond- och gallerisekvenser som erhålls av PSA. En delbaserad formanalys med EFD införs också för att uppnå robusthet mot bärförhållanden. Klassificeringsresultaten från PSA och EFD kombineras, vilket löser oavgjort i rangordningen med hjälp av konturmatchning baserad på Hu moment. Experimentella resultat visar att STM-SPP överträffar flera siluettbaserade gångigenkänningsmetoder.
Metoden baserad på spatiotemporala rörelseegenskaper, statistiska och fysiska parametrar (STM-SPP) REF analyserar formen av en kontur med hjälp av Procrustes-analys vid dubbelstödsfasen och elliptiska Fourier-deskriptorer (EFD) vid tio faser av en gångperiod.
Silhouette-based gait recognition using Procrustes shape analysis and elliptic Fourier descriptors
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}