論文の概要: Multi-Modal Human Authentication Using Silhouettes, Gait and RGB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04050v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 15:17:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:19:05.294042
• Title: Multi-Modal Human Authentication Using Silhouettes, Gait and RGB
• Title（参考訳）: シルエット・歩行・RGBを用いたマルチモーダルヒューマン認証
• Authors: Yuxiang Guo, Cheng Peng, Chun Pong Lau, Rama Chellappa
• Abstract要約: 全体認証は、遠隔生体認証のシナリオにおいて有望なアプローチである。 本稿では,RGBデータとシルエットデータを組み合わせたDME(Dual-Modal Ensemble)を提案する。 DME内では、従来の歩行分析に使用される二重ヘリカル歩行パターンにインスパイアされたGaitPatternを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.46083527510924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whole-body-based human authentication is a promising approach for remote biometrics scenarios. Current literature focuses on either body recognition based on RGB images or gait recognition based on body shapes and walking patterns; both have their advantages and drawbacks. In this work, we propose Dual-Modal Ensemble (DME), which combines both RGB and silhouette data to achieve more robust performances for indoor and outdoor whole-body based recognition. Within DME, we propose GaitPattern, which is inspired by the double helical gait pattern used in traditional gait analysis. The GaitPattern contributes to robust identification performance over a large range of viewing angles. Extensive experimental results on the CASIA-B dataset demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art recognition systems. We also provide experimental results using the newly collected BRIAR dataset.
• Abstract（参考訳）: 全身ベースのヒューマン認証は、遠隔生体認証シナリオに有望なアプローチである。 現在の文献では、RGB画像に基づく身体認識と、体型と歩行パターンに基づく歩行認識に焦点が当てられている。 本研究では,RGBデータとシルエットデータを組み合わせたDME(Dual-Modal Ensemble)を提案する。 DME内では、従来の歩行分析で用いられる二重ヘリカル歩行パターンにインスパイアされたGaitPatternを提案する。 GaitPatternは広い視野角での堅牢な識別性能に貢献している。 CASIA-Bデータセットの大規模な実験結果から,提案手法が最先端認識システムより優れていることが示された。 また,新たに収集したBRIARデータセットを用いて実験結果を提供する。

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