Abstract-Human gång är en viktig biometrisk funktion. Det kan uppfattas från ett stort avstånd och har nyligen fått större uppmärksamhet i videoövervakning-relaterade applikationer, såsom sluten krets-TV. Vi undersöker gångigenkänning baserat på en matrisrepresentation i detta dokument. Först, binära silhuetter över en gång cykel är genomsnittliga. Som ett resultat, varje gång videosekvens, som innehåller ett antal gångcykler, representeras av en serie av grå nivå genomsnittliga bilder. Därefter används en matrisbaserad oövervakad algoritm, nämligen kopplad subrymdsanalys (CSA), som ett förbearbetningssteg för att ta bort buller och behålla den mest representativa informationen. Slutligen tillämpas en övervakad algoritm, nämligen diskriminant analys med tensor representation, för att ytterligare förbättra klassificeringsförmågan. Detta matrisbaserade system visar en mycket bättre gångigenkänning prestanda än toppmoderna algoritmer på standard USF HumanID Gait databas. Index Terms-Coupled subspaces analyse (CSA), dimensionality reduction, discriminant analyse with tensor representation (DATER), human gait igenkänning, objektrepresentation.
REF tillämpar diskriminant analys med tensor representation (DATER) för att beteckna gångmallen som 2D tensor.
Human Gait Recognition With Matrix Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}