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J-GLOBAL ID：202002291201740439   整理番号：20A2765049

GFHIと組合せ隠れMarkovモデルに基づく歩容認識【JST・京大機械翻訳】

Gait Recognition Based on GFHI and Combined Hidden Markov Model

著者 (3件)： Chen Kai (Hohai Univercity,College of Energy and Electrical Engineering,Nanjing,China) ,  Wu Shiyu (Hohai Univercity,College of Energy and Electrical Engineering,Nanjing,China) ,  Li Zhihua (Hohai Univercity,College of Energy and Electrical Engineering,Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CISP-BMEI  ページ： 287-292  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長い距離で収集できるバイオメトリックとして歩行する。この特徴は,モニタリング分野で多くの潜在的用途を有する。本論文では,歩行オプティカルフロー履歴画像(GFHI)の歩行表現法を,灰色のオプティカルフローと歩行履歴画像を結合することによって提案し,それは,人間運動の全体的でコンパクトな局所的表現を実現した。隠れMarkovモデル(HMM)に基づく歩行認識法を提案し,類似の歩行シーケンスを区別するために隠れMarkovモデルの2グループを用いた。実験結果は,本論文における方式が高い認識精度を有することを示した。小さな歩行データセットにおいて,訓練データが単一,二重,および3視点であるとき,平均認識精度は0.74,0.94,および0.96に達することができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オプティカルフロー ,  *隠れMarkovモデル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 組合せ ,  隠れMarkovモデル ,  歩容認識