MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2027129310 · doi:10.1109/mmsp.2012.6343456

Bimodal Discriminant Projection Analysis for gait recognition

2012· article· en· W2027129310 sur OpenAlexaff
Shanwen Zhang, Xiao–Ping Zhang, Chuanlei Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGait Recognition and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Science Basic Research Program of Shaanxi Province
Mots-clésPattern recognition (psychology)Linear discriminant analysisArtificial intelligenceComputer scienceProjection (relational algebra)DiscriminantKernel (algebra)Dimensionality reductionGaitSimilarity (geometry)Matrix (chemical analysis)Kernel Fisher discriminant analysisSupport vector machineMathematicsMinimaxAlgorithmMathematical optimizationFacial recognition systemImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As for gait recognition, we propose a new discriminant dimensionality reduction method, named Bimodal Discriminant Projection Analysis (BDPA) algorithm. In BDPA, a weight path-based similarity measure is designed, the intra-class scatter matrix is constructed by the weight, while the inter-class scatter matrix is constructed by the heat kernel function. Compared with the classical methods, such as Multimodal Preserving Embedding (MPE) and Minimax Risk Criterion methods, the proposed method can preserve within-class neighborhood geometry and extract between-class relevant structures for recognition by minimizing the intra-class scatter and maximizing the inter-class scatter. The experimental results on real-world gait data show that BDPA is effective and feasible for gait recognition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGait Recognition and AnalysisTravaux en français237 207