Detta papper föreslår en helkroppsskiktad deformerbar modell (LDM) inspirerad av manuellt märkta siluetter för automatisk modellbaserad gångigenkänning från delnivå gångdynamik i monokulära videosekvenser. LDM definieras för frontoparallellgait med 22 parametrar som beskriver människokroppens delformer (bredder och längder) och dynamik (positioner och orienteringar). Det finns fyra lager i LDM och lemmarna är deformerbara. Algoritmer för LDM-baserade mänskliga kroppen pose återvinning utvecklas sedan för att uppskatta LDM parametrar från både manuellt märkta och automatiskt extraherade silhuetter, där den automatiska siluett extraktion är genom en grov-till-fin lokalisering och extraktion förfarande. De uppskattade LDM-parametrarna används för modellbaserad gångigenkänning genom att använda den dynamiska tidsförskjutningen för matchning och antagande av kombinationsschemat i AdaBoost.M2. Medan den befintliga modellbaserade gångigenkänningen i första hand fokuserar på de nedre extremiteterna, gör de uppskattade LDM-parametrarna det möjligt för oss att studera fullkroppsmodellbaserad gångigenkänning genom att utnyttja dynamiken i de övre extremiteterna, axlarna och huvudet också. I experimenten testas LDM-baserad gångigenkänning på gångsekvenser med skillnader i skotyp, yta, bäregenskaper och tid. Resultaten visar att igenkänningsprestandan drar nytta av inte bara den nedre extremitetens dynamik, utan också dynamiken i de övre extremiteterna, axlarna och huvudet. Dessutom kan LDM fungera som ett analysverktyg för att studera faktorer som påverkar gång under olika förhållanden. Gångigenkänning, gånganalys, modellbaserad, automatisk, mänsklig kroppsmodell, kroppen utgör återhämtning.
Metoden i REF använder en helkroppsskiktad deformerbar modell för att analysera bredder, längder, positioner och orienteringar för tio delar av ämnet för manuellt märkta och automatiskt extraherade silhuetter.
A full-body layered deformable model for automatic model-based gait recognition
{'venue': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}