Gaits styrka, jämfört med andra biometriska kännetecken, är att det inte kräver samarbetsvilliga ämnen. Previoius gait-igenkänningsmetoder utvärderades med hjälp av en galleriuppsättning bestående av gångsekvenser av människor under liknande kovariatförhållanden (dvs. kläder, yt-, bär- och siktförhållanden). Detta utvärderingsförfarande innebär dock att gångdata samlas in på ett samarbetsvilligt sätt så att de kovariata förhållandena är kända på förhand. I detta arbete utvärderas resultaten av de bästa metoderna för erkännande av överensstämmelse utan antagandet om kooperativa ämnen, d.v.s. galleriuppsättningen består av en blandning av gångsekvenser under olika okända kovariatförhållanden. Resultaten visar att resultaten av de befintliga tillvägagångssätten minskar drastiskt under denna mer realistiska experimentella uppställning. Vi hävdar att välja de mest relevanta gångegenskaper som är invariant till förändringar i gång kovariata villkor är nyckeln till att utveckla ett gång erkännande system som fungerar utan ämne samarbete. I detta syfte föreslår vi en ny gångigenkänningsmetod, som utför automatisk funktionsval på varje par galleri och sond gång sekvenser, och sömlöst integrerar funktionsval med en Adaptive Component och Discriminant Analysis (ACDA) för snabb igenkänning. Experiment genomförs för att visa att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar de befintliga teknikerna.
Idén om funktionsval för gångigenkänning utan ämnessamarbete utnyttjades först i vårt tidigare arbete REF.
Feature selection for gait recognition without subject cooperation
{'venue': 'In BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}