BALÁŽIA, Michal a Petr SOJKA. Gait Recognition from Motion Capture Data. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications (TOMM), special issue on Representation, Analysis and Recognition of 3D Humans. New York, USA: ACM, roč. 14, 1s, s. 1-18. ISSN 1551-6857. 2018.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Gait Recognition from Motion Capture Data
Autoři BALÁŽIA, Michal (703 Slovensko, garant, domácí) a Petr SOJKA (203 Česká republika, domácí).
Vydání ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications (TOMM), special issue on Representation, Analysis and Recognition of 3D Humans, New York, USA, ACM, 2018, 1551-6857.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor Informatika
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/18:00102051
Organizace Fakulta informatiky – Masarykova univerzita – Repozitář
UT WoS 000433517100008
Klíčová slova česky rozpoznávání podle chůze
Klíčová slova anglicky gait recognition
Návaznosti MUNI/A/0992/2016, interní kód Repo. MUNI/A/0997/2016, interní kód Repo.
Změnil Změnil: RNDr. Daniel Jakubík, učo 139797. Změněno: 1. 10. 2020 01:51.
Anotace
Gait recognition from motion capture data, as a pattern classification discipline, can be improved by the use of machine learning. This paper contributes to the state-of-the-art with a statistical approach for extracting robust gait features directly from raw data by a modification of Linear Discriminant Analysis with Maximum Margin Criterion. Experiments on the CMU MoCap database show that the suggested method outperforms thirteen relevant methods based on geometric features and a method to learn the features by a combination of Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis. The methods are evaluated in terms of the distribution of biometric templates in respective feature spaces expressed in a number of class separability coefficients and classification metrics. Results also indicate a high portability of learned features, that means, we can learn what aspects of walk people generally differ in and extract those as general gait features. Recognizing people without needing group-specific features is convenient as particular people might not always provide annotated learning data. As a contribution to reproducible research, our evaluation framework and database have been made publicly available. This research makes motion capture technology directly applicable for human recognition.
Typ Název Vložil/a Vloženo Práva
tomm22arxiv.pdf   Verze souboru 26. 9. 2017

Vlastnosti

Název
tomm22arxiv.pdf
Adresa v ISu
https://repozitar.cz/auth/repo/26466/447311/
Adresa ze světa
https://repozitar.cz/repo/26466/447311/
Adresa do Správce
https://repozitar.cz/auth/repo/26466/447311/?info
Ze světa do Správce
https://repozitar.cz/repo/26466/447311/?info
Vloženo
Út 26. 9. 2017 00:56

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba Mgr. Lucie Vařechová, uco 106253
  • osoba RNDr. Daniel Jakubík, uco 139797
  • osoba Mgr. Jolana Surýnková, uco 220973
Atributy
 
Vytisknout
Přidat do schránky Zobrazeno: 29. 3. 2024 08:27