論文の概要: Interpretable Gait Recognition by Granger Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06714v1
- Date: Tue, 14 Jun 2022 09:39:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-15 23:56:39.236284
- Title: Interpretable Gait Recognition by Granger Causality
- Title（参考訳）: グレンジャー因果関係による解釈可能な歩行認識
- Authors: Michal Balazia, Katerina Hlavackova-Schindler, Petr Sojka, Claudia
Plant
- Abstract要約: グラフィカル・グランガー因果推論による歩行系列の解釈可能な特徴表現を提案する。
実験により、GGMは最も差別的な関節相互作用を検出できることが示された。
提案したGGMモデルは、キネシオロジーにおける歩行分析やビデオ監視における歩行認識のための補完ツールとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.575405395234306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Which joint interactions in the human gait cycle can be used as biometric
characteristics? Most current methods on gait recognition suffer from the lack
of interpretability. We propose an interpretable feature representation of gait
sequences by the graphical Granger causal inference. Gait sequence of a person
in the standardized motion capture format, constituting a set of 3D joint
spatial trajectories, is envisaged as a causal system of joints interacting in
time. We apply the graphical Granger model (GGM) to obtain the so-called
Granger causal graph among joints as a discriminative and visually
interpretable representation of a person's gait. We evaluate eleven distance
functions in the GGM feature space by established classification and
class-separability evaluation metrics. Our experiments indicate that, depending
on the metric, the most appropriate distance functions for the GGM are the
total norm distance and the Ky-Fan 1-norm distance. Experiments also show that
the GGM is able to detect the most discriminative joint interactions and that
it outperforms five related interpretable models in correct classification rate
and in Davies-Bouldin index. The proposed GGM model can serve as a
complementary tool for gait analysis in kinesiology or for gait recognition in
video surveillance.
- Abstract（参考訳）: ヒト歩行周期のどの関節相互作用が生体特性として利用できるか?
現在の歩容認識の方法は、解釈可能性の欠如に苦しむ。
グラフィカル・グランガー因果推論による歩行系列の解釈可能な特徴表現を提案する。
3次元ジョイント空間軌跡の集合を構成する標準化モーションキャプチャ形式における人の歩行順序を、時間的に相互作用するジョイントの因果システムとして考察する。
グラフィカルグランジャーモデル(ggm)を用いて、関節間のいわゆるグランガー因果グラフを、人の歩行の判別および視覚的解釈可能な表現として得る。
我々は,GGM特徴空間における11個の距離関数を,確立された分類とクラス分離性評価指標を用いて評価した。
実験結果から, GGM における最も適切な距離関数は全ノルム距離と Ky-Fan 1-norm 距離であることがわかった。
実験により、GGMは最も識別性の高い関節相互作用を検出でき、5つの関連する解釈可能なモデルを正しい分類率とデイビーズ・ボルディン指数で上回っていることが示された。
提案したGGMモデルは、キネシオロジーにおける歩行分析やビデオ監視における歩行認識のための補完ツールとして機能する。
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