Praca dotyczy nowego podejścia wykorzystania analizy chodu do automatycznej weryfikacji tożsamości. W zaproponowanym algorytmie do weryfikacji tożsamości wykorzystywane są dane z modułu Skeletal Tracking obsługującego urządzenie Microsoft Kinect. Praca prezentuje metodę wstępnego przetwarzania sygnału pobranego z Kinecta, umożliwiającą późniejszą segmentację i wykorzystanie danych w procesie weryfikacji. W artykule zaproponowano następujący dwufazowy algorytm weryfikacji: w pierwszym etapie odrzuca on osoby na podstawie geometrii ciała, a w drugim na podstawie dynamiki chodu. Otrzymane za pomocą tej metody wyniki są porównywalne z tymi prezentowanymi w literaturze, ale w przeciwieństwie do nich w prezentowanym podejściu wykorzystuje się jeden sensor.
EN
The article presents an analysis of gait data for the purpose of automatic human identification. The data used for the analysis was captured with a Microsoft Kinect sensor and transformed by the Skeletal Tracking SDK. A gait recognition system based on the body geometry and analysis of signal describing movements of individual body parts was developed. Experiments were counducted to compare performance of several machine learning algorithms used for verification.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.