Отрывок: В каждом классе было 6 последовательностей. Длина каждой последовательности составляла не менее 60 кадров. Классы были разделены на обучающую и тестовую выборки по 3 последовательности каждая. Последовательности каждого класса были предварительно обработаны с использованием алгоритма, описанного в п.2.2. Затем производилось снижение размерности данных с использованием метода, описанного в п.2.3 ...
Название : | Распознавание личности по походке: опыт использования метода главных компонент и машины опорных векторов |
Другие названия : | Gait analysis for person recognition using principal component analysis and support vector machines |
Авторы/Редакторы : | Струкова, О.В. Ширипова, Л.В. Мясников, Е.В. Strukova, O.V. Shiripova, L.V. Myasnikov, E.V. |
Ключевые слова : | gait analysis person identification dimensionaity reduction SVM |
Дата публикации : | 2018 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Струкова О.В. Распознавание личности по походке: опыт использования метода главных компонент и машины опорных векторов / О.В. Струкова, Л.В. Ширипова, Е.В. Мясников // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.822-832 |
Аннотация : | В работе представлены результаты исследования эффективности классификации личности по походке, регистрируемой с использованием видеосъемки в оптическом диапазоне. Предлагаемый в работе метод состоит в выделении движущегося человека на видеоряде с последующей нормализацией размера и снижением размерности с использованием метода главных компонент. Классификация личности выполнялась с использованием машины опорных векторов. В рамках экспериментальных исследований, выполненных на базе данных CASIA GAIT, были определены наилучшие значения параметров метода. Полученные результаты показали, что при небольшом количестве классов может быть достигнута высокая точность классификации личности. The paper is devoted to the problem of the recognition of a person by gait using a video recorded in the optical range. The method proposed in this paper consists in the detection of a moving person on a video sequence with the subsequent size normalization and dimensionality reduction using the principal component analysis technique. The person classification was carried out using the support vector machine. The experimental studies performed using the CASIA GAIT dataset allowed us to determine the best values of the method parameters. The obtained results showed that with a small number of classes, high classification accuracy can be achieved. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Raspoznavanie-lichnosti-po-pohodke-opyt-ispolzovaniya-metoda-glavnyh-komponent-i-mashiny-opornyh-vektorov-69101 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20180513\69101 Dspace\SGAU\20180515\69101 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper_114.pdf | Основная статья | 437.92 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.