Dynamic Descriptors in Human Gait Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Feature extraction is the most critical step in any human gait recognition system. Although gait is a dynamic process yet the static body parameters also play an important\nrole in characterizing human gait. A few studies were performed in the past to assess the comparative relevance of static and dynamic gait features. There is, however, a lack of work in comparative performance analysis of dynamic gait features from different parts of the silhouettes in an appearance based setup. This dissertation presents a comparative study of dynamic features extracted from legs, arms and shoulders for gait recognition.\nOur study partially supports the general notion of leg motion being the most important\ndetermining factor in gait recognition. But it is also observed that features extracted from upper arm and shoulder area become more significant in some databases. The usefulness\nof the study hinges on the fact that lower parts of the leg are generally more noisy due to a variety of variations such as walking surface, occlusion and shadows. Dynamic features extracted from the upper part of the silhouettes posses significantly higher discriminatory power in such situations. In other situations these features can play a complementary role in the gait recognition process.\nWe also propose two new feature extraction methods for gait recognition. The new\nmethods use silhouette area signals which are easy and simple to extract. A significant\nperformance increase is achieved by using the new features over the benchmark method\nand recognition results compare well to the other current techniques. The simplicity and\ncompactness of the proposed gait features is their major advantage because it entails low\ncomputational overhead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».