Gait och statiska kroppsmätningar är viktiga biometriska tekniker för passivt mänskligt erkännande. Många tidigare verk hävdar att erkännande prestanda baserat helt på gångfunktionen är begränsad. Orsaken till denna begränsade prestation är fortfarande oklar. Denna studie fokuserar på mänskligt erkännande med gångfunktion som erhållits av Kinect och visar att gångfunktionen effektivt kan skilja sig från olika människor genom en ny representation --relativ avståndsbaserade gångfunktioner. Experimentella resultat visar att igenkänningsnoggrannheten med relativa avståndsegenskaper når upp till 85 %, vilket är jämförbart med den för antropometriska egenskaper. Kombinationen av relativa avståndsegenskaper och antropometriska egenskaper kan ge en noggrannhet på mer än 95 %. Resultaten visar att den relativa avståndsfunktionen är ganska effektiv och värd ytterligare studier i mer allmänna scenarier (t.ex. utan Kinect).
Å andra sidan, Yang et al. REF kombinerade tjugo relativa avståndsegenskaper och tjugo antropometriska egenskaper från Kinects skelettmodell.
Relative distance features for gait recognition with Kinect
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}