Det intima förhållandet mellan människans gång och löpning ligger inom den skkeletomuskulära strukturen. Detta uttrycks som en kartläggning som kan omvandla datorseende härledda gångsignaturer från löpning till gång och vice versa, för användning i gång som biometrisk eller för animering i datorgrafik. Datorseendeteknik kan extrahera benrörelse genom temporal mall matchning med en modell som definieras av forcerade kopplade oscillatorer som grund. Den (biometriska) signaturen härleds från Fourier analys av variationen i lårets och underbenets rörelse. I själva verket, kartläggningen mellan dessa gånglägen kluster bättre än de ursprungliga signaturer (varav körning är mer potent) och kan användas för erkännande ändamål ensam, eller för att förstärka båda signaturer. Dessutom kan de två signaturerna göras invariant att gå läge genom att använda den nya kartläggningen. Det finns mycket forskning inom analys av mänsklig gång via datorseende, t.ex. Mänsklig rörelse (gång) spårning [I]. Men det är först på senare tid som man har utforskat möjligheterna att både gå och springa gång på gång [8, 9] som man kan ge signaler om personidentifiering. " Och dessa modellbaserade tillvägagångssätt inkluderar analys av låret och underbenet rörelse. Men förhållandet mellan mänsklig gång och löpning (i datorseende) är fortfarande ofullständigt förstått. På grund av det faktum att dessa två gångar härrör från samma skeletomuskulära system, måste det finnas något samband mellan dem. Kanske det som får det att verka ogenomförbart är att mänsklig gång inte bara är en fysiologisk egenskap, utan också en komplex beteende [IO] egenskap. Det vill säga, vi lär oss att gå och springa när vi växer upp och individer med liknande fysiologiska egenskaper kan ha sitt eget speciella sätt att gå och springa. En förståelse av förhållandet mellan mänsklig gång och löpning är nödvändig inte bara för att ytterligare förbättra det befintliga automatiska personigenkänningssystemet med gång, utan också som en grund för andra studier t.ex. Biomekanik, robotik och datorgrafikanimering. För att fastställa ett samband mellan dessa två biomekaniskt distinkta gångar använde vi den första analytiska mänskliga gångmodellen som utvecklats tidigare [9] och som är invariant för att gå och springa, för att automatiskt extrahera de nedre extremiteterna rörelse med hjälp av datorseende. Detta dokument koncentrerar sig på de generiska formlerna för att beskriva förhållandet mellan de två olika gångarna. Kartläggningen bygger på idén om fasmodulering. Det används sedan för att skapa signaturer som är invariant att gå och köra, och förbättra den ursprungliga gång signaturen. Analysen här har tillämpats på den största databasen i sitt slag, som omfattar 20 ämnen som går och springer. Kantkartorna (Fig. la) erhålls genom att använda.Sobel egg operatör med en tröskel på den horisontella komponenten används i en bevisinsamlingsprocess för att extrahera underdelens rörelse. Rotationsvinklarna vid gång och löpning extraheras automatiskt via en 2-passa bevisinsamlingsteknik med en analytisk modell [9] som underliggande mall. Denna modell omfattar höftens vertikala rörelse (Eq. l), lårrotation (ekv. 2) och underbenets rotation (ekv. Tre, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre... Observera att endast höftens vertikala rörelse ingår eftersom försökspersonerna filmas gång och löpning på ett motoriserat löpband, och upplösningen av de bilder som används under funktionsutdragningen är relativt låg. Därför är den horisontella rörelsen mindre betydelsefull. Höftens relativa vertikala rörelse, S, ges som en funktion av tiden t av S,(t) = A,. sin(2wYt + 0, ) där A, är amplituden av den vertikala svängningen och $? är fasshifi. Frekvensen är dubbelt så stor, 9, eftersom en gångcykel består av två steg. lårrotation, Bn och nedre benrotation, Ox, härrör från forcerade kopplade oscillatorer sammanfogade i serier där övre och nedre penduli modell Br respektive BK, (se bild. 1 b) enligt beskrivning av er = A cos(ogr + $ r) + B sin(w+ +e,) + M,
Till exempel Yam et al. I Ref föreslogs ett system för identifiering av personer baserat på analysen av deras gång.
On the relationship of human walking and running: automatic person identification by gait
{'venue': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'journal': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}