| dc.description.abstract | Resumo: A possibilidade de uso da forma de andar de seres humanos como característica biométrica para a identificação de indivíduos é o foco de estudo deste trabalho. Além de apresentar vantagens em relação a outras biometrias, como o reconhecimento por face, impressão digital ou íris, o reconhecimento de pessoas pela forma de andar possibilita a extração de características biométricas á distância de forma não invasiva, e não necessita de imagens de alta resolução. O presente trabalho apresenta um estudo das principais e atuais abordagens de reconhecimento de pessoas pela forma de andar, livres de modelos (model-free). Foram exploradas as principais bases de dados utilizadas atualmente assim como os métodos estado da arte. Cada uma das bases apresenta diferentes variações nos ambientes das
ímagens (interno ou externo), tipo de superficie, tipo de calçado, ângulos de câmera e a variação de datas de gravação das sequências. Dessa forma, pode ser medido qual a influência de cada uma destas variações no processo de reconhecimento de pessoas pela forma de andar. São apresentadas em detalhes as etapas de funcionamento das abordagens de reconhecimento definidas como baseline, silhuetas médias, vetores de largura e vetores de massa. Modificações na abordagem de silhuetas médias foram propostas e os resultados obtidos são discutidos em detalhes. Após a análise de qualidade das silhuetas extraídas da USF Database, foi efetuada a classificação de uma parcela das silhuetas da base de acordo com a presença de erros de segmentação. Por meio dessa classificação são apresentadas as taxas de reconhecimento obtidas após a remoção de cada tipo de erro da base, de forma a poder avaliar a influência destes erros nos resultados dos métodos implementados. | pt_BR |
