Abstrakt. Gait är ett biometriskt ämne som är föremål för allt större intresse. Nuvarande metoder inkluderar modellering gång som en spatio-temporal sekvens och som en ledad modell. Genom att endast överväga ben, gång kan anses vara rörelse av sammanlänkade pendula. Vi beskriver hur Hough transform används för att extrahera de linjer som representerar ben i sekvenser av videobilder. Förändringen i lutningen av dessa linjer följer enkel harmonisk rörelse; denna rörelse används som gång biometriska. Metoden för minst kvadrater används för att jämna ut data och utfyllnad för saknade punkter. Därefter, Fourier transform analys används för att avslöja frekvenskomponenterna i förändringen i lutningen på benen. Transformeringsdatan klassificeras sedan med hjälp av grannregeln k-neerest. Experimentell analys visar hur fasviktade Fourier magnitud spektra ger en förbättrad klassificeringshastighet över användning av just magnitud spektra. Det verkar därför som om det inte bara är frekvensinnehållet som gör gångarna till ett praktiskt biometriskt, utan även dess fas.
Ett tidigt sådant försök REF modellerade gång en ledad pendel och använde den dynamiska Hough transform för att extrahera linjen som representerar låret i varje ram.
Using Gait as a Biometric, via Phase-Weighted Magnitude Spectra
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}