Распознавание личности по походке: опыт использования метода главных компонент и машины опорных векторов

Abstract

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.