Gait är ett attraktivt biometriskt kännetecken för synbaserad mänsklig identifiering. Tidigare arbete med befintliga offentliga datauppsättningar har visat att formsignaler ger bättre igenkänningshastigheter jämfört med rena rörelser. Form cutes är dock sköra till grova utseende variationer av en individ, till exempel promenader när du bär en boll eller en ryggsäck. Vi introducerar en roman, spatiotemporal Shape Variation-Based Frieze Mönster (SVB frieze mönster) representation för gång, som fångar rörelseinformation över tiden. SVB frieze-mönstret representerar normaliserad ramskillnad över gångcykler. Rader/kolumner av det vertikala/horisontella SVB frieze-mönstret innehåller rörelsevariationsinformation förstärkt av viktig raminformation med kroppsform. En tidssymmetrikarta över gångmönster är också konstruerad och kombinerad med vertikala/horisontella SVB frieze-mönster för mätning av olikhet mellan gångsekvenser. Experimentella resultat visar att vår algoritm förbättrar gångigenkänningsprestandan på sekvenser med och utan stora skillnader i siluettform. Vi demonstrerar överlägsen prestanda av denna beräkningsram över tidigare algoritmer med hjälp av form cues ensam på både CMU MoBo och UoS HumanID gait databaser.
Lee och Al. I REF föreslogs en formvariationsbaserad fris.
Shape Variation-Based Frieze Pattern for Robust Gait Recognition
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}