Abstract
Gait is defined as a manner or characteristics of walking. Recently, the study on extracting features of the gait to identify the individual has been progressed actively, within the computer vision community. Even if the camera is fixed, gait features extracted from images are varied according to the direction of walking. In this paper, we propose the method which compensates for the drawback of the gait recognition which is dependant on the direction. First, we search a direction of walking and estimate the planar homography with simple operations. Through synthesizing canonical viewed images by using the estimated homography, viewpoint variation by the direction of walking is compensated. In this paper, we segment gait silhouette into sub-regions and use averaged feature and its variation of each region to recognition experiment. Experimental results show that the proposed method is robust for directional variation of the gait.
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다 게이트 인식의 경우 카메라가 고정되어 있다고 하더라도 사람이 걸어가는 방향에 따라 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보가 달라지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 걷는 방향에 종속적인 게이트 인식의 단점을 보완할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 게이트 영상으로부터 걷는 방향을 찾고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 고유시점의 영상으로 재구성하면, 게이트 방향에 따른 시점 변화를 보정할 수 있다. 본 논문에서는 게이트 실루엣 영상을 영역별로 나누고 각 영역의 평균 정보와 변화량을 특징으로 사용하여 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방법을 적용했을 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 게이트 방향 변화에 강인한 인식 결과를 보임을 확인하였다.
