論文の概要: Human Body Pose Estimation for Gait Identification: A Comprehensive
Survey of Datasets and Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13765v1
- Date: Tue, 23 May 2023 07:30:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 18:14:49.796308
- Title: Human Body Pose Estimation for Gait Identification: A Comprehensive
Survey of Datasets and Models
- Title（参考訳）: 歩行識別のための人体ポーズ推定:データセットとモデルに関する包括的調査
- Authors: Luke K. Topham, Wasiq Khan, Dhiya Al-Jumeily, Abir Hussain
- Abstract要約: 個人識別は特にセキュリティ領域において大きな注目を集めている問題である。
顔画像、シルエット画像、ウェアラブルセンサーの利用など、人物識別に対処するいくつかのレビュー研究がある。
従来のアプローチの課題を克服しながら、骨格に基づく人物識別が人気を博しているが、既存の調査では歩行識別に対する骨格に基づくアプローチの包括的なレビューが欠如している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.17510581764131
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Person identification is a problem that has received substantial attention,
particularly in security domains. Gait recognition is one of the most
convenient approaches enabling person identification at a distance without the
need of high-quality images. There are several review studies addressing person
identification such as the utilization of facial images, silhouette images, and
wearable sensor. Despite skeleton-based person identification gaining
popularity while overcoming the challenges of traditional approaches, existing
survey studies lack the comprehensive review of skeleton-based approaches to
gait identification. We present a detailed review of the human pose estimation
and gait analysis that make the skeleton-based approaches possible. The study
covers various types of related datasets, tools, methodologies, and evaluation
metrics with associated challenges, limitations, and application domains.
Detailed comparisons are presented for each of these aspects with
recommendations for potential research and alternatives. A common trend
throughout this paper is the positive impact that deep learning techniques are
beginning to have on topics such as human pose estimation and gait
identification. The survey outcomes might be useful for the related research
community and other stakeholders in terms of performance analysis of existing
methodologies, potential research gaps, application domains, and possible
contributions in the future.
- Abstract（参考訳）: 個人識別は特にセキュリティ領域において大きな注目を集めている問題である。
歩行認識は、高品質な画像を必要としない距離での人物識別を可能にする最も便利なアプローチの1つである。
顔画像、シルエット画像、ウェアラブルセンサーの利用など、人物識別に対処するいくつかのレビュー研究がある。
従来のアプローチの課題を克服しながら、骨格に基づく人物識別が人気を博しているが、既存の調査では歩行識別に対する骨格に基づくアプローチの包括的なレビューが欠如している。
本稿では,骨格に基づくアプローチを可能にする人間のポーズ推定と歩行解析の詳細なレビューを行う。
この研究は、さまざまな種類の関連するデータセット、ツール、方法論、および関連する課題、制限、アプリケーションドメインによる評価指標をカバーしている。
それぞれの側面について詳細な比較を行い、潜在的な研究や代替案を推奨する。
この論文全体を通して共通する傾向は、人間のポーズ推定や歩行識別といったトピックにディープラーニング技術が与えるポジティブな影響である。
調査結果は、既存の方法論、潜在的研究ギャップ、アプリケーションドメイン、将来的なコントリビューションのパフォーマンス分析の観点から、関連する研究コミュニティや他のステークホルダーにとって有用かもしれない。
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