ABSTRACT Personidentifiering med hjälp av gånginformation (dvs. hur en person går) som erhålls från tröghetssensorer är ett robust tillvägagångssätt som kan användas i flera situationer där visionsbaserade system inte är tillämpliga. Vanligtvis använder tidigare metoder handgjorda funktioner eller djupinlärningsmetoder med förbehandlade funktioner som indata. Däremot presenterar vi en ny djupt lärandebaserad end-to-end-strategi som använder rå tröghetsdata som indata. På så sätt kan vår strategi automatiskt lära sig de bästa representationerna utan några begränsningar som införs av de förbehandlade funktionerna. Dessutom studerar vi sammanslagningen av information från flera tröghetssensorer och multi-task lärande från flera etiketter per prov. Vårt förslag är experimentellt validerat på den utmanande datauppsättningen OU-ISIR, som är den största tillgängliga datauppsättningen för gångigenkänning med hjälp av tröghetsinformation. Efter att ha genomfört en omfattande uppsättning experiment för att få de bästa hyper-parametrarna, vår strategi kan uppnå state-of-the-art resultat. Vi förbättrar både identifieringsnoggrannheten (från 83,8 % till 94,8 %) och autentiseringsgraden (från 5,6 till 1,1). Våra experimentella resultat tyder på att: 1) användningen av handgjorda funktioner är inte nödvändig för denna uppgift eftersom djupt lärande metoder med hjälp av rådata uppnå bättre resultat; 2) fusion av information från flera sensorer gör det möjligt att förbättra resultaten; och, 3) multi-task lärande kan producera en enda modell som får liknande eller ännu bättre resultat i flera uppgifter än motsvarande modeller tränas för en enda uppgift. Gait, tröghet, CNN, fusion, multi-task.  INDEXTERMER
Ett nytt referensdokument för end-to-end-metoden som bygger på fördjupat lärande föreslås.
An End-to-End Multi-Task and Fusion CNN for Inertial-Based Gait Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}