Sammanfattning av denna webbsida: Det mesta bidraget till det strukturbaserade mänskliga gångigenkänningsfältet har gjorts genom design av extraordinära gångfunktioner. Många forskargrupper som tar upp detta ämne introducerar en unik kombination av gångfunktioner, väljer ett par välkända objekt klassificerare, och testa vissa variationer av deras metoder på deras anpassade Kinect databaser. För ett praktiskt system är det inte nödvändigt att uppfinna en idealisk gångfunktion - det har funnits många bra geometriska funktioner utformade men att smart bearbeta data som finns till författarnas förfogande. Detta arbete föreslår en gångigenkänningsmetod utan design av nya gångfunktioner; istället föreslår författarna ett effektivt och mycket effektivt sätt att bearbeta kända typer av funktioner. Deras metod extraherar ett par gemensamma vinklar från två signaturer utgör inom en gång cykel för att bilda en gång mönster deskriptor, och klassificerar frågeämnet av baslinje 1-NN klassificerare. Dessa utgör inte bara tillräckligt särskiljande, de är också sällan anpassade till rörelseoegentligheter som skulle leda till förväxling av identiteter. De visar experimentellt att deras metod för igenkänning överträffar andra relevanta metoder när det gäller igenkänningsgrad och beräkningskomplexitet. Utvärderingar gjordes på en experimentell databas som exakt simulerar videoövervakningsmiljön på gatunivå.
Författarna till REF extraherade ett par gemensamma vinklar från två signaturer inom en gångcykel för att bilda en gångmönster deskriptor, och klassificerade frågeämnet av baslinje 1-Nearest Neighbor.
Human Gait Recognition from Motion Capture Data in Signature Poses
{'venue': 'IET Biom.', 'journal': 'IET Biom.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}