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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Feature Extraction and HMM-Based Classification of Gait Video Sequences for the Purpose of Human Identification

verfasst von : Henryk Josiński, Daniel Kostrzewa, Agnieszka Michalczuk, Adam Świtoński, Konrad Wojciechowski

Erschienen in: Vision Based Systemsfor UAV Applications

Verlag: Springer International Publishing

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The authors present results of the research on human recognition based on the video gait sequences from the CASIA Gait Database. Both linear (principal component analysis; PCA) and non-linear (isometric features mapping; Isomap and locally linear embedding; LLE) methods were applied in order to reduce data dimensionality, whereas a concept of hidden Markov model (HMM) was used for the purpose of data classification. The results of the conducted experiments formed the main subject of analysis of classification accuracy expressed by means of the Correct Classification Rate (CCR).

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Metadaten
Titel
Feature Extraction and HMM-Based Classification of Gait Video Sequences for the Purpose of Human Identification
verfasst von
Henryk Josiński
Daniel Kostrzewa
Agnieszka Michalczuk
Adam Świtoński
Konrad Wojciechowski
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-00369-6_15