Gait Based Person Recognition

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465886
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The gait is a special feature that needs to be identified as it affects many parts of the body. Each person's gait is individual. Unlike fingerprint or retinal identifiers, gait can be recognized at a great distance without direct contact. Also, gait recognition during epidemic periods is more relevant than face recognition. Using machine learning algorithms, you can train a neural network to recognize the identity of each person. The study considers splitting the stream into frames and various options for background segmentation such as GrabCut and Mask R-CNN. What follows is a detailed analysis of the optimal solution methods for human personality recognition based on the outline and the bounding box.