Att använda gång som biometrisk är av intresse. Vi beskriver en ny modellbaserad flyttande funktionsextraktionsanalys som automatiskt extraherar och beskriver mänsklig gång för igenkänning. Gait-signaturen extraheras direkt från bevisinsamlingsprocessen. Detta är möjligt genom att använda en Fourier-serie för att beskriva rörelserna i överbenet och tillämpa timliga bevisinsamlingstekniker för att extrahera den rörliga modellen från en sekvens av bilder. Simuleringsresultat belyser potentiella prestandafördelar vid förekomst av buller. Klassificeringen använder sig av grannregeln k-nearest som tillämpas på Fourier-komponenterna i överbenets rörelse. Experimentell analys visar att den fasvägda Fourier magnitudinformationen ger en förbättrad klassificeringsfrekvens jämfört med enbart användningen av magnitudinformationen. Den förbättrade klassificeringskapaciteten hos den fasviktade magnitudinformationen verifieras med hjälp av statistisk analys av uppdelningen av kluster i funktionsutrymmet. Dessutom är tekniken visat sig kunna hantera höga nivåer av ocklusion, vilket är av särskild betydelse i gång eftersom människokroppen är självockludera. Som sådan har en ny teknik utvecklats för att automatiskt extrahera och beskriva en rörlig artikulerad form, det mänskliga benet, och visade sin potential i gång som en biometrisk.
En bullerresistent metod har presenterats i REF, varigenom den modellbaserade gångsignaturen extraheras genom tillämpning Fourier serien och temporal egenskap insamling tekniker.
Automatic extraction and description of human gait models for recognition purposes
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}