SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.12 issue3A New Multi-graph Transformation Method for Frequent Approximate Subgraph MiningA new system for human movement induction based on virtual reality author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

  • Have no cited articlesCited by SciELO

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista Cubana de Ciencias Informáticas

On-line version ISSN 2227-1899

Abstract

AGUIRRE CARRAZANA, Guillermo; LAMAR-LEON, Javier  and  PLASENCIA CALANA, Yenisel. Aprendizaje de métrica para mejorar el reconocimiento del andar basado en la homología persistente. Rev cuba cienc informat [online]. 2018, vol.12, n.3, pp.17-31. ISSN 2227-1899.

El reconocimiento del andar es una técnica biométrica importante para las tareas de videovigilancia, debido a la ventaja de su uso a grandes distancias. En este artículo, presentamos un método basado en la homología persistente para extraer características topológicas de las siluetas de una secuencia del andar. Esta metodología ha sido utilizada anteriormente en varios artículos por el segundo autor para la identificación de personas por la forma de caminar, clasificación de género, detección de objetos que transporta la persona y el monitoreo de actividades humanas a una distancia determinada. Como en los trabajos anteriores, aplicamos la homología persistente para extraer las características topológicas de la cuarta parte inferior de la silueta del cuerpo humano con el objetivo de disminuir los efectos negativos de las variaciones no relacionadas con el andar en la parte superior del cuerpo. La novedad de este trabajo es la introducción del uso de un aprendizaje de métrica para el reconocimiento robusto del andar, donde se utiliza la técnica Análisis Discriminante lineal(LDA). Esta métrica aprendida obliga a que los objetos de la misma clase estén más cerca, mientras que los objetos de diferentes clases se separan. Evaluamos nuestro enfoque utilizando la base de datos CASIA-B y mostramos la efectividad de los métodos propuestos en comparación con el estado del arte.

Keywords : TDA; reconocimiento de la marcha; homología persistente; análisis de discriminante lineal; aprendizaje de métrica.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License