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J-GLOBAL ID：201702211862169613   整理番号：17A0095728

連続密度隠れマルコフモデルに基づく人間歩行認識【JST・京大機械翻訳】

Human Gait Recognition Using Continuous Density Hidden Markov Models

著者 (2件)： Wang Xiuhui (College of Information Engineering, China Jiliang University) ,  Yan Ke (College of Information Engineering, China Jiliang University)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 8  ページ： 709-716  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人間の歩行認識は,長距離と長距離の認識技術として,ビデオ監視の分野で広く使用されている。この理由に基づき,本論文は,連続密度隠れMARKOVモデル(CD-HMM)に基づく歩行者認識アルゴリズムを提案した。最初に,自然歩行サイクルに基づく特徴抽出アルゴリズムを提案し,これに基づいて,観測ベクトル集合を構築した。次に,訓練サンプルから抽出した歩行ベクトル集合を用いて,CD-HMMのパラメータ推定を行った。最後に,COX回帰分析に基づく漸近適応アルゴリズムを提案して,訓練した歩行モデルのパラメータ適応と歩行認識を実行した。実験結果は,既存の歩行認識アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより高い認識率を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  回帰分析 ,  ベクトル ,  *歩行 ,  特徴抽出 ,  *隠れMarkovモデル ,  パラメータ推定 ,  歩行者
準シソーラス用語： 認識率 ,  適応アルゴリズム ,  歩行周期 ,  認識アルゴリズム ,  ビデオ監視 ,  長距離 ,  *歩容認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Gait Recognition ,  Hidden Markov Model ,  Biometric Trait ,  Video-Based Surveillance

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 密度 ,  隠れマルコフモデル ,  人間 ,  歩行認識