Research on Efficient Gait Authentication Techniques Based on Transformer and XGBoost Hybrid Models
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the challenges of traditional identity authentication methods by proposing a novel gait-based authentication technology. This paper introduces a lightweight model based on the Transformer architecture, which utilizes the self-attention mechanism to effectively capture global correlations in gait sequences while enabling efficient parallel computation. Our experimental framework employs the HTC Nexus One dataset from McGill University, incorporating innovative data preprocessing techniques such as multi-gait combination sampling and threshold-based gait segmentation to significantly enhance feature representation and recognition reliability. The experimental results demonstrate that our model achieves a remarkable accuracy of 93.82% on the test set, surpassing existing gait recognition methods. To further enhance classification performance, this paper integrates XGBoost as the final classifier, developing a hybrid model that combines Transformer and XGBoost. This hybrid approach achieves an impressive accuracy of 96.17% on the test set, representing a substantial improvement over the standalone Transformer model. Our research not only reduces computational complexity but also offers an innovative solution for identity authentication in high-security scenarios. The proposed methodology shows promising application potential in various fields, including intelligent security systems and smart home technologies, paving the way for more robust and efficient authentication systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».