Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scattering Features for Multimodal Gait Recognition

論文の概要: Scattering Features for Multimodal Gait Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08830v1
Date: Thu, 23 Jan 2020 22:11:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-07 13:29:27.418395
Title: Scattering Features for Multimodal Gait Recognition
Title（参考訳）: マルチモーダル歩行認識のための散乱特性
Authors: Sr{\dj}an Kiti\'c, Gilles Puy, Patrick P\'erez, Philippe Gilberton
Abstract要約: 歩行パターンに基づく人物識別の問題点を考察する。マイクロホンとジオフォンセンサから得られた音響および振動の測定に頼っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3526997662068085
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of identifying people on the basis of their walk (gait) pattern. Classical approaches to tackle this problem are based on, e.g., video recordings or piezoelectric sensors embedded in the floor. In this work, we rely on acoustic and vibration measurements, obtained from a microphone and a geophone sensor, respectively. The contribution of this work is twofold. First, we propose a feature extraction method based on an (untrained) shallow scattering network, specially tailored for the gait signals. Second, we demonstrate that fusing the two modalities improves identification in the practically relevant open set scenario.
Abstract（参考訳）: 歩行パターン(歩行パターン)に基づいて人物を識別する問題を考える。この問題を解決する古典的なアプローチは、例えば、床に埋め込まれたビデオ記録や圧電センサに基づいている。本研究では,マイクロホンとジオフォンセンサから得られた音響および振動の測定に頼っている。この作品の貢献は2つある。まず,歩行信号用に特別に調整された(訓練されていない)浅層散乱ネットワークに基づく特徴抽出法を提案する。第2に,この2つのモダリティを融合することで,実際のオープンセットシナリオにおける識別性が向上することを示す。

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