Abstract-Human identifiering på distans har nyligen fått ökat intresse från dataseende forskare. Gait erkännande syftar i huvudsak till att ta itu med detta problem genom att identifiera människor baserat på hur de går. I detta dokument föreslås en enkel men effektiv igenkänningsalgoritm med hjälp av rumslig-temporal siluettanalys. För varje bildsekvens, en bakgrund subtraktion algoritm och en enkel korrespondens förfarande används först för att segmentera och spåra rörliga silhuetter av en gående figur. Därefter, eigenspace transformation baserad på Principal Component Analysis (PCA) tillämpas på tidsvarierande avstånd signaler som härrör från en sekvens av siluett bilder för att minska dimensionaliteten i inmatningsfunktionen utrymme. Supervised mönsterklassificering tekniker utförs slutligen i den lägre-dimensionella eigenspace för igenkänning. Denna metod fångar implicit upp gångarnas strukturella egenskaper och övergångsegenskaper. Omfattande experimentella resultat på utomhusbildsekvenser visar att den föreslagna algoritmen har en uppmuntrande igenkänningsprestanda med relativt låg beräkningskostnad.
Likaså, i REF, en rumslig temporal analys av den nedre delen av den mänskliga silhuetten användes för att bygga ett gångigenkänningssystem.
Silhouette Analysis-Based Gait Recognition for Human Identification
{'venue': 'ICPR (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}