論文の概要: Robust Analytics for Video-Based Gait Biometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06670v1
• Date: Fri, 12 Nov 2021 11:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-15 19:48:01.469573
• Title: Robust Analytics for Video-Based Gait Biometrics
• Title（参考訳）: ビデオを用いた歩行バイオメトリックスのためのロバスト解析
• Authors: Ebenezer R.H.P. Isaac
• Abstract要約: この論文は歩行の硬質および軟質な生体計測特性について論じている。 これは、Posed-Based Votingスキームを通じて、歩行のみに基づく性別の識別方法を示す。 マッピングは、ベイジアン・スレッショニング(Bayesian Thresholding)を用いて、より小さな人口で改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.066048003460524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gait analysis is the study of the systematic methods that assess and quantify animal locomotion. Gait finds a unique importance among the many state-of-the-art biometric systems since it does not require the subject's cooperation to the extent required by other modalities. Hence by nature, it is an unobtrusive biometric. This thesis discusses both hard and soft biometric characteristics of gait. It shows how to identify gender based on gait alone through the Posed-Based Voting scheme. It then describes improving gait recognition accuracy using Genetic Template Segmentation. Members of a wide population can be authenticated using Multiperson Signature Mapping. Finally, the mapping can be improved in a smaller population using Bayesian Thresholding. All methods proposed in this thesis have outperformed their existing state of the art with adequate experimentation and results.
• Abstract（参考訳）: 歩行分析は、動物の移動を評価し定量化する体系的な方法の研究である。 ゲイトは、他のモダリティが必要とする範囲において、被験者の協力を必要としないため、多くの最先端のバイオメトリックシステムにおいてユニークな重要性を見出している。 したがって、本質上は控えめな生体認証である。 本論文では,歩行の硬度と軟度のバイオメトリック特性について論じる。 Posed-Based Votingスキームを通じて、歩行だけで性別を識別する方法を示す。 次に,遺伝的テンプレートセグメンテーションを用いた歩行認識精度の向上について述べる。 幅広い人口の会員は、マルチパーソンシグナチャマッピングを用いて認証することができる。 最後に、このマッピングはベイジアン・スレッショニングを用いてより小さな人口で改善することができる。 この論文で提案された全ての手法は、十分な実験と結果とともに、既存の芸術の状態を上回っている。

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