Development of Gait Recognition System

보행인식 시스템 개발

In this paper, a simple but efficient gait recognition method using spatial-temporal silhouette analysis is proposed. For each image sequence, a background subtraction algorithm and a PBAS(pixel based adaptive segmenter) procedure are first used to segment the moving silhouettes of a walking figure. Then, to identify people, the step count and stride length of walking figure is obtained in silhouette images. Experimental results on a CASIA dataset including 124 subjects demonstrate the validity of the proposed method. Also, the proposed system are believed to have a sufficient feasibility for the application to gait recognition.

본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.