Informační systém Repo 

Walker-Independent Features for Gait Recognition from Motion Capture Data

česky | in English

Přihlášení

eduID.cz
 
BALÁŽIA, Michal a Petr SOJKA. Walker-Independent Features for Gait Recognition from Motion Capture Data. In Proceedings of the joint IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR 2016) and Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2016). LNCS 10029. Switzerland: Springer International Publishing AG, 2016. s. 310-321, 12 s. ISBN 978-3-319-49054-0.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Walker-Independent Features for Gait Recognition from Motion Capture Data
Autoři BALÁŽIA, Michal (703 Slovensko, garant, domácí) a Petr SOJKA (203 Česká republika, domácí).
Vydání LNCS 10029. Switzerland, Proceedings of the joint IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR 2016) and Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2016), od s. 310-321, 12 s. 2016.
Nakladatel Springer International Publishing AG
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor Informatika
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00090768
Organizace Fakulta informatiky - Masarykova univerzita
ISBN 978-3-319-49054-0
ISSN 0302-9743
UT WoS 000389509300028
Klíčová slova česky strojové učení; klasifikace; rozpoznávání podle chůze
Klíčová slova anglicky machine learning; classification; gait recognition
Návaznosti MUNI/A/0892/2015. MUNI/A/0935/2015.
Změnil Změnil: RNDr. Daniel Jakubík, učo 139797. Změněno: 13. 2. 2018 00:56.
Anotace
MoCap-based human identification, as a pattern recognition discipline, can be optimized using a machine learning approach. Yet in some applications such as video surveillance new identities can appear on the fly and labeled data for all encountered people may not always be available. This work introduces the concept of learning walker-independent gait features directly from raw joint coordinates by a modification of the Fisher’s Linear Discriminant Analysis with Maximum Margin Criterion. Our new approach shows not only that these features can discriminate different people than who they are learned on, but also that the number of learning identities can be much smaller than the number of walkers encountered in the real operation.
Vytisknout
Přidat do schránky Zobrazeno: 18. 2. 2020 09:06

Relevantní odkazy 

Další projekty

Službu Repozitar.cz provozuje Vývojový tým Informačního systému Masarykovy univerzity.


Nahoru | Aktuální datum a čas: 18. 2. 2020 09:06, 8. (sudý) týden | Přístupnost

Kontakty: repozitar(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz