論文の概要: Human Gait Recognition using Deep Learning: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10144v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 20:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 17:37:44.308463
• Title: Human Gait Recognition using Deep Learning: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた人間の歩行認識 : 総合的考察
• Authors: Muhammad Imran Sharif, Mehwish Mehmood, Muhammad Irfan Sharif and Md Palash Uddin
• Abstract要約: 歩行認識(GR: Gait Recognition)は、視覚カメラを通して距離から人物を識別するために用いられる生体計測のモダリティである。 GRは、偽信号と認証信号の区別が難しいため、指紋や顔認識に代わる安全で信頼性の高い代替手段を提供する。 ビデオ監視が普及するにつれて、異なるプロトコル間の均一なパフォーマンス評価の確保、照明条件の変化にもかかわらず信頼性の高い認識、歩行パターンの変動、プライバシー保護など、新たな障害が発生する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6085408991305155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gait recognition (GR) is a growing biometric modality used for person identification from a distance through visual cameras. GR provides a secure and reliable alternative to fingerprint and face recognition, as it is harder to distinguish between false and authentic signals. Furthermore, its resistance to spoofing makes GR suitable for all types of environments. With the rise of deep learning, steadily improving strides have been made in GR technology with promising results in various contexts. As video surveillance becomes more prevalent, new obstacles arise, such as ensuring uniform performance evaluation across different protocols, reliable recognition despite shifting lighting conditions, fluctuations in gait patterns, and protecting privacy.This survey aims to give an overview of GR and analyze the environmental elements and complications that could affect it in comparison to other biometric recognition systems. The primary goal is to examine the existing deep learning (DL) techniques employed for human GR that may generate new research opportunities.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識(GR: Gait Recognition)は、視覚カメラを通して距離から人物を識別するために用いられる生体計測のモダリティである。 GRは、偽信号と認証信号の区別が難しいため、指紋や顔認識に代わる安全で信頼性の高い代替手段を提供する。 さらに、スプーフィングに対する耐性はGRをあらゆる種類の環境に適合させる。 ディープラーニングの台頭に伴い、GR技術は着実に改善され、様々な状況において有望な結果が得られた。 映像監視が普及するにつれて、異なるプロトコル間の均一な性能評価の確保、照明条件の変化にもかかわらず信頼性の高い認識、歩行パターンの変動、プライバシー保護といった新たな障害が発生し、この調査はGRの概要を示し、他の生体認証システムと比較して環境要素や合併症を解析することを目的としている。 第一の目的は、新たな研究機会を生み出す可能性がある人間のGRに使われている既存のディープラーニング(DL)技術を検討することである。

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