Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-based techniques for gait recognition

論文の概要: Vision-based techniques for gait recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02148v1
Date: Thu, 30 Apr 2020 06:33:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 05:25:58.261140
Title: Vision-based techniques for gait recognition
Title（参考訳）: 視力に基づく歩行認識技術
Authors: Tracey K. M. Lee, Mohammed Belkhatir, Saeid Sanei
Abstract要約: 本研究では、歩行認識とモデリングの現在の技術と、研究が行われた環境について論じる。我々は,バイオメトリックスに基づく人間の認識における新しいパラダイム,すなわち遠距離バイオメトリックスと近距離で動作するバイオメトリックスの組み合わせとして,歩行のフロントノーマルなビューを使用することのモチベーションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.817301687702869
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Global security concerns have raised a proliferation of video surveillance devices. Intelligent surveillance systems seek to discover possible threats automatically and raise alerts. Being able to identify the surveyed object can help determine its threat level. The current generation of devices provide digital video data to be analysed for time varying features to assist in the identification process. Commonly, people queue up to access a facility and approach a video camera in full frontal view. In this environment, a variety of biometrics are available - for example, gait which includes temporal features like stride period. Gait can be measured unobtrusively at a distance. The video data will also include face features, which are short-range biometrics. In this way, one can combine biometrics naturally using one set of data. In this paper we survey current techniques of gait recognition and modelling with the environment in which the research was conducted. We also discuss in detail the issues arising from deriving gait data, such as perspective and occlusion effects, together with the associated computer vision challenges of reliable tracking of human movement. Then, after highlighting these issues and challenges related to gait processing, we proceed to discuss the frameworks combining gait with other biometrics. We then provide motivations for a novel paradigm in biometrics-based human recognition, i.e. the use of the fronto-normal view of gait as a far-range biometrics combined with biometrics operating at a near distance.
Abstract（参考訳）: グローバルなセキュリティ問題により、ビデオ監視デバイスが急増している。インテリジェントな監視システムは、潜在的な脅威を自動的に発見し、アラートを発生させようとする。調査対象を特定できることは、その脅威レベルを決定するのに役立つ。現在の世代のデバイスは、識別プロセスを支援するために、時間的に異なる特徴のために分析されるデジタルビデオデータを提供する。一般的に、人々は施設にアクセスするために待機し、フルフロントでビデオカメラに近づきます。この環境では、例えば歩数のような時間的特徴を含む歩数など、様々なバイオメトリックスが利用可能である。歩容は遠方でも不明瞭に測定できる。ビデオデータには、短距離バイオメトリックスである顔機能も含まれている。このようにして、バイオメトリックスを1組のデータを使って自然に組み合わせることができる。本稿では,この研究が実施されている環境に合わせた歩行認識とモデリングの現在の技術について調査する。また、視点や咬合効果などの歩行データから生じる問題点と、人間の運動の信頼できる追跡に関するコンピュータビジョンの課題について詳細に論じる。次に,これらの課題と歩容処理に関する課題を浮き彫りにして,歩容と他のバイオメトリックスを組み合わせたフレームワークについて論じる。そこで我々は,バイオメトリックスに基づく人間の認識における新しいパラダイム,すなわち遠距離バイオメトリックスと近距離で動作するバイオメトリックスの組み合わせとして,歩行のフォロノーマルな視点を用いたモチベーションを提案する。

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