Abstract-Robust mänskliga gångigenkänning är utmanande på grund av förekomsten av kovariata faktorer som bär tillstånd, kläder, gångyta, etc. I detta dokument modellerar vi effekten av kovariater som ett okänt partiellt korruptionsproblem. Eftersom platserna för korruption kan skilja sig åt för olika frågeställningar, kan relevanta funktioner bli irrelevanta när gångtillståndet ändras. I detta fall är det svårt att utbilda en fast klassificeringsapparat som är robust för ett stort antal olika kovariater. För att ta itu med detta problem föreslår vi en klassificeringsmetod som bygger på slumpmässig subrymdsnethod (RSM) och majoritetsomröstning (MV). Dess teoretiska grund antyder att det är okänsligt för platser av korrumperade funktioner, och därmed kan generalisera väl till ett stort antal kovariater. Vi utvidgar också denna metod genom att föreslå två strategier, det vill säga lokal förbättring (LE) och hybrida beslutsnivå fusion (HDF) för att undertrycka förhållandet mellan falska röster och verkliga röster (före MV). Prestandan i vår strategi är konkurrenskraftig mot de mest utmanande kovariaterna som kläder, gångyta och förfluten tid. Vi utvärderar vår metod på USF-datauppsättningen och OU-ISIR-B-datauppsättningen, och den har mycket högre prestanda än andra toppmoderna algoritmer.
Guan m.fl. I REF föreslogs en klassificeringsmetod för ensemblen baserad på slumpmässig subrymdsmetod och majoritetsomröstning.
On Reducing the Effect of Covariate Factors in Gait Recognition: A Classifier Ensemble Method
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}