Sammanfattning av denna webbsida: I detta papper föreslås ett system för identifiering av människor i realtid med hjälp av ett pyroelektriskt infrarött (PIR) detektorsystem och dolda Markov-modeller (HMM). En PIR-detektormatris med maskerade Fresnel linsmatriser används för att generera digitala sekventiella data som kan representera en mänsklig rörelsefunktion. HMMs tränas för att statistiskt modellera rörelseegenskaper hos individer genom en förväntan-maximization (EM) inlärningsprocess. Humana försökspersoner är igenkända genom att utvärdera en uppsättning nya funktioner data mot de utbildade HMMs med hjälp av maximum-likelihood (ML)-kriteriet. Vi har utvecklat ett prototypsystem för att verifiera den föreslagna metoden. Sensormoduler med olika antal detektorer och olika provtagningsmasker testades för att maximera sensorsystemets identifieringsförmåga.
I REF presenterade Fang ett igenkänningssystem för mänskliga mål i realtid med hjälp av en pyroelektrisk infraröd sensormatris och den dolda Markov-kedjemodellen (HMM).
Real-time human identification using a pyroelectric infrared detector array and hidden Markov models.
{'venue': 'Optics express', 'journal': 'Optics express', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}