論文の概要: Multi-Channel Time-Series Person and Soft-Biometric Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01585v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 07:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 14:44:20.871928
• Title: Multi-Channel Time-Series Person and Soft-Biometric Identification
• Title（参考訳）: マルチチャネル時系列人物とソフトバイオメトリック同定
• Authors: Nilah Ravi Nair, Fernando Moya Rueda, Christopher Reining and Gernot A. Fink
• Abstract要約: 本研究は, 深層建築を用いて異なる活動を行う人間の記録から, 個人とソフトバイオメトリックスを同定する。 マルチチャネル時系列ヒューマンアクティビティ認識(HAR)の4つのデータセットに対する手法の評価を行った。 ソフトバイオメトリクスに基づく属性表現は、有望な結果を示し、より大きなデータセットの必要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.83256210066787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-channel time-series datasets are popular in the context of human activity recognition (HAR). On-body device (OBD) recordings of human movements are often preferred for HAR applications not only for their reliability but as an approach for identity protection, e.g., in industrial settings. Contradictory, the gait activity is a biometric, as the cyclic movement is distinctive and collectable. In addition, the gait cycle has proven to contain soft-biometric information of human groups, such as age and height. Though general human movements have not been considered a biometric, they might contain identity information. This work investigates person and soft-biometrics identification from OBD recordings of humans performing different activities using deep architectures. Furthermore, we propose the use of attribute representation for soft-biometric identification. We evaluate the method on four datasets of multi-channel time-series HAR, measuring the performance of a person and soft-biometrics identification and its relation concerning performed activities. We find that person identification is not limited to gait activity. The impact of activities on the identification performance was found to be training and dataset specific. Soft-biometric based attribute representation shows promising results and emphasis the necessity of larger datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチチャネル時系列データセットは、ヒューマンアクティビティ認識(HAR)の文脈で人気がある。 人間の動きのオンボディデバイス(obd)記録は、その信頼性だけでなく、産業的な環境でのアイデンティティ保護へのアプローチとして、harアプリケーションとして好まれることが多い。 対照的に、歩行活動は、循環運動が独特で収集可能であるため、生体計測である。 加えて、歩行周期は、年齢や身長などの人間のグループのソフトバイオメトリック情報を含むことが証明されている。 一般的な人間の動きはバイオメトリックとは考えられていないが、アイデンティティ情報を含んでいるかもしれない。 本研究は, 深層建築を用いて異なる活動を行うヒトのOBD記録から, 個人とソフトバイオメトリックスを同定する。 さらに,ソフトバイオメトリック同定における属性表現の利用を提案する。 本研究では, マルチチャネル時系列HARの4つのデータセットについて評価し, 人体の性能とソフトバイオメトリックス同定, 実行活動との関係について検討した。 人物識別は歩行活動に限らない。 行動が識別性能に与える影響は、トレーニングとデータセットに特有であることが判明した。 ソフトバイオメトリクスに基づく属性表現は有望な結果を示し、より大きなデータセットの必要性を強調する。

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