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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Human Gait Identification Using Persistent Homology

verfasst von : Javier Lamar-León, Edel B. García-Reyes, Rocío Gonzalez-Diaz

Erschienen in: Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper shows an image/video application using topological invariants for human gait recognition. Using a background subtraction approach, a stack of silhouettes is extracted from a subsequence and glued through their gravity centers, forming a 3D digital image

I

. From this 3D representation, the border simplicial complex ∂ 

K

(

I

) is obtained. We order the triangles of ∂ 

K

(

I

) obtaining a sequence of subcomplexes of ∂ 

K

(

I

). The corresponding filtration

F

captures relations among the parts of the human body when walking. Finally, a topological gait signature is extracted from the persistence barcode according to

F

. In this work we obtain 98.5% correct classification rates on CASIA-B database.

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Metadaten
Titel
Human Gait Identification Using Persistent Homology
verfasst von
Javier Lamar-León
Edel B. García-Reyes
Rocío Gonzalez-Diaz
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33275-3_30