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RecognitionofHumanGaitsAlessandroBissaccoComputerScienceUCLAYiMaElectricalandComputerEngineeringUniversityofIllinoisatUrbana-ChampaignAlessandroChiusoDipartimentodiElettronicaeInformaticaUniversitadiPadovaStefanoSoattoComputerScienceUCLAPresentedbyPeterSchwer
SummaryProblemDescriptionRelatedWorkOverviewofGaitRecognitionProcessTrackingLearningtheModelRecognitionResults
TheHumanGaitObservablefromgreatdistancesDiscernableindependentofskew(relativedirectionofsubject’sgait)Communicates:IdentityMood
GoodRecognitionTraitsInvariantto:PhotometricFactors:Illumination,clothingGeometricFactors:CameraPositionLengthofsubject’slimbsRelativedirectionofgait
GoodRecognitionTraitsCapableofdiscerning:Differenttypesofgaits:RunningWalkingSkipping,etc.MoodNotaddressed,butdynamicalmodelscanbeextendedtothisarea.
RelatedWorkAnalyzinggaitwithspatiotemporalsurfaces(1994)SourabhA.Niyogi,EdwardH.AdelsonUniversityofSouthamptonCarnegieMellonUniversity(CMU)MassachusettsInsituteofTechnology(MIT)GeorgiaTech(GATech)
UniversityofMaryland
UniversityofSouthFlorida
TheRecognitionProblemTheSub-problems:TrackingLearningthemodelRecognizing
Tracking“Theemphasisofourworkisnottracking.”Images→SkeletonsResults:y(t),t=1…τ(Sequenceofjointpositions)
LearningtheModel
TheRightModelIdeally,UniquemodelforeachdatasetMethodforcalculatingsimilarity(distance)betweenmodelsCatch:“Thesetofdynamicalmodelsincanonicalformisnotalinearspace(evenifthemodelitselfislinear!)”Distancesbetweendynamicalmodelsarenottriviallycomputed.Data,asusual,isinherentlynoisy.
CreatingtheDynamicalModelInput:y(t)–SequenceofJointPositionsWhataresomeofthestatisticalpropertiesofthissequenceofjointpositions?StochasticStationarySecond-orderprocessHowisnoisedistributedinthedata?WeuseaGauss-MarkovModelasarepresentativeofeachclass.
TheARMAModelx(t+1
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