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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Gait Based Gender Recognition Using Sparse Spatio Temporal Features

verfasst von : Matthew Collins, Paul Miller, Jianguo Zhang

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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A gender balanced dataset of 101 pedestrians on a treadmill is presented. Gait is analysed for gender classification using a modification of a framework which has previously proven effective when used in behaviour recognition experiments. Sparse spatio temporal features from the video clips are classified using Support Vector Machines. Tuning parameters are investigated to find an effective feature descriptor for gender separation and an accuracy of 87% is achieved.

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Metadaten
Titel
Gait Based Gender Recognition Using Sparse Spatio Temporal Features
verfasst von
Matthew Collins
Paul Miller
Jianguo Zhang
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
MultiMedia Modeling

Print ISBN: 978-3-319-04116-2

Electronic ISBN: 978-3-319-04117-9

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-04117-9_8

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    Bildnachweise