Read more
In den letzten Jahren hat der Einsatz automatisierter Systeme und biometrischer Daten für Sicherheits- und Überwachungsanwendungen stark zugenommen. Herkömmliche biometrische Signaturen sind nicht unaufdringlich - in dem Sinne, dass sie die aktive Zustimmung und Mitwirkung des Betroffenen erfordern. Dies wird zu einem Problem, wenn Überwachung und Identifizierung auf geheime Weise erfolgen sollen. Als kostengünstige, nicht-aufdringliche Methode zur zuverlässigen Identifizierung von Personen bietet die menschliche Gangerkennung eine Lösung für dieses Problem. In dieser Arbeit wird ein Gangerkennungsprozess mit binären silhouettenbasierten Eingabebildern eingesetzt und ein Hidden Markov Model (HMM) für den Erkennungsprozess verwendet. Das Hauptziel bestand darin, einen effizienten Algorithmus für die zuverlässige Identifizierung von Menschen anhand ihrer Gangdaten zu implementieren. Die experimentellen Ergebnisse bieten eine erste Grundlage für eine zufriedenstellende Gangidentifikation. Dieses Buch soll Studenten in Bereichen wie Mustererkennung und Bildverarbeitung als Einführung in das vielversprechende Gebiet der menschlichen Gangerkennung dienen und bietet einen Rahmen für die Entwicklung und Implementierung robusterer Algorithmen, die in der realen Welt eingesetzt werden können.
About the author
Abhijit Nayak schloss sein Studium am NIT Rourkela, Indien, 2015 mit einem Master in Kommunikation und Signalverarbeitung ab. Zu seinen Forschungsinteressen gehören Bildverarbeitung und Mustererkennung.
