Avaliação de técnicas para o reconhecimento de pessoas pela forma de andar (Gait Recognition)

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 imagens (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.

Abstract: The potential of using the human gait as a biometric feature for identification is the goal of this work. The human gait recognition allows the extraction of biometric features at distance in a non-invasive way without requiring high resolution images, and also presents advantages in comparison to other biometrics, such as face, fingerprint and iris recognition. This work presents a study of the main current approaches of gait recognition, model-free. The main databases employed in state-of-the-art methods were exploited. Each database presents diferent environment variations, such as indoor or outdoor sets, ooring, shoes, viewpoints and time instants. So the influence of each variation in the gait recognition process can be evaluated. The working steps of approaches defined as baseline, averaged silhouettes, width vectors and mass vectors is also presented. Modification in the averaged silhouettes approach were proposed, and the results are discussed in details. After a quality analysis of the silhouettes extracted from USF Database, a portion of the resulting database silhouettes were classified according to the presence of segmentation errors. The recognition rates are presented after removing each error type of the database separately, in order to evaluate the influence of these errors in the results of the implemented methods.