Gaits styrka, jämfört med andra biometriska kännetecken, är att det inte kräver samarbetsvilliga ämnen. I tidigare arbets gång igenkänning metoder utvärderades med hjälp av en galleri uppsättning som består av gång sekvenser av människor under liknande kovariat förhållanden (t.ex. kläder, yt-, bär- och siktförhållanden). Detta utvärderingsförfarande innebär dock att gångdata samlas in på ett samarbetsvilligt sätt så att de kovariata förhållandena är kända på förhand. I detta arbete utvärderas metoder för igenkänning utan antagande om kooperativa ämnen, d.v.s. både galleriet och sondens uppsättningar består av en blandning av gångsekvenser under olika och okända kovariataförhållanden. Resultaten tyder på att resultaten av de befintliga strategierna skulle minska drastiskt under denna mer realistiska experimentella uppställning. Vi hävdar att välja de mest relevanta gångegenskaper som är invariant till förändringar i gång kovariata villkor är nyckeln till att utveckla ett gång erkännande system som fungerar utan ämne samarbete. För detta ändamål, Gait Entropy Image (GEnI) föreslås att utföra automatisk funktionsval på varje par av galleri och sond gång sekvenser. Dessutom är en adaptive Component and Discriminant Analysis (ACDA) formulerad som sömlöst integrerar vår funktion urvalsmetod med subrymdsanalys för robust igenkänning, och viktigt är att beräkningen är mycket mer effektiv jämfört med den konventionella Component och Discriminant Analysis. Experiment utförs på två omfattande benchmarkingdatabaser: CASIA-databasen och Southampton Human ID på distans (SOTON-databasen). Våra resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar de befintliga teknikerna, särskilt när gång fångas med varierande och okända kovariata förhållanden.
Gångigenkänningsmetoden i REF beräknar Gait Entropy Image från en sekvens av bilder av ett försökspersonens gångperiod för att identifiera icke-samarbetande individer i okonsekventa miljöer med varierande covariata förhållanden för galleri- och sondsekvenser.
Gait recognition without subject cooperation
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}