Abstract Human age estimation from gait förväntas vara en viktig teknik för en mängd olika tillämpningar såsom automatisk kundräkning för marknadsföring forskning eller automatisk åldersbaserad åtkomst kontroll begränsning för ett visst område eftersom gång kan observeras på avstånd från en kamera (t.ex. CCTV). Även om åldrandet av gångar skiljer sig avsevärt mellan åldersgrupper (t.ex. barn, vuxna och äldre), använder tidigare studier om gång-baserad bedömning av människans ålder en enda grupp-oberoende skattningsmodell som lider av stora skattningsfel när åldersvariationen ökar. Vi föreslår därför en metod för att beräkna den åldersberoende befolkningens ålder för att förbättra noggrannheten. I träningsfasen komponerar vi först åldersgrupper som är väl åtskilda från varandra genom att samla gångegenskaper tillsammans med åldersmärkningar. Vi lär oss sedan en klassificering som klassificerar gångfunktioner för flera åldersgrupper med hjälp av en riktad acyklisk graf stöd vektor maskin. Därefter lär vi oss en åldersregressionsmodell för varje åldersgrupp med hjälp av stödvektorregression med en Gaussisk kärna i kombination med en mångfacetterad inlärningsteknik, dvs. ortogonal lokalitet bevara projektion, till bättre Appl (2018) 77:2833-28354 karakteriserar gångfunktionen. I testfasen, med tanke på en gångfunktion, klassificeras den först i en åldersgrupp och sedan beräknas dess ålder med åldersregressionsmodellen för den klassade åldersgruppen. Experimentella resultat på en gångdatabas som har världens största befolkning av deltagare från 2 till 90 år gamla visar de senaste resultaten av den föreslagna metoden.
föreslog en åldersgruppsberoende multiplikatormetod REF.
Gait-based human age estimation using age group-dependent manifold learning and regression
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}