D 2017

An Evaluation Framework and Database for MoCap-Based Gait Recognition Methods

BALÁŽIA, Michal a Petr SOJKA

Základní údaje

Originální název

An Evaluation Framework and Database for MoCap-Based Gait Recognition Methods

Autoři

BALÁŽIA, Michal (703 Slovensko, garant, domácí) a Petr SOJKA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

LNCS 10214. Switzerland, Proceedings of the 1st IAPR Workshop on Reproducible Research in Pattern Recognition (RRPR 2016), od s. 33-47, 15 s. 2017

Nakladatel

Springer International Publishing AG

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

Informatika

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14330/17:00095907

Organizace

Fakulta informatiky – Masarykova univerzita – Repozitář

ISBN

978-3-319-56413-5

ISSN

UT WoS

000426089600003

EID Scopus

2-s2.0-85018657196

Klíčová slova česky

softwarový evaluační framework; databáze dvoukroků; rozpoznávání lidi podle chůze

Klíčová slova anglicky

software evaluation framework; gait cycle database; human gait recognition

Návaznosti

MUNI/A/0892/2015, interní kód Repo. MUNI/A/0935/2015, interní kód Repo.
Změněno: 3. 9. 2020 11:05, RNDr. Daniel Jakubík

Anotace

V originále

As a contribution to reproducible research, this paper presents a framework and a database to improve the development, evaluation and comparison of methods for gait recognition from Motion Capture (MoCap) data. The evaluation framework provides implementation details and source codes of state-of-the-art human-interpretable geometric features as well as our own approaches where gait features are learned by a modification of Fisher's Linear Discriminant Analysis with the Maximum Margin Criterion, and by a combination of Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis. It includes a description and source codes of a mechanism for evaluating four class separability coefficients of feature space and four rank-based classifier performance metrics. This framework also contains a tool for learning a custom classifier and for classifying a custom query on a custom gallery. We provide an experimental database along with source codes for its extraction from the general CMU MoCap database.

Přiložené soubory