Individual Recognition Based on Gait Using Multi-Distance Signal Level Difference Sample Entropy
Notice bibliographique
Résumé
The way a person walks has unique characteristics for each individual and can be used to recognize them.There are various ways to classify characteristics for gait of each individual, one of them is the inertia sensor.The inertia sensor is used to collect data gait signals, which are angular velocity variations caused by human walking movements.Multidistance Signal Level Difference Sample Entropy is proposed in this study as a feature extraction before classifying individual gaits.MSLD is used to measure the co-occurrence of two signal samples at a distance d, and SampEn quantizes signal complexity.The MSLD Entropy produce 60 features in the form of SampEn at distances of 1 until 20 from the threeaxis.The testing procedure is carried out on the MSLD Entropy result signal for each classifier with a feature in the form of SampEn at distances of d=1-20, d=1-15, d=1-10, and d=1-5.Softmax regression as a classifier and feature at distance 1 until 20, the test results produce the greatest accuracy of 98.3%.Because a person's gait can be identified not just from one but three directions, using only one axis results in lesser accuracy than using data from all three axes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».