Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Selection of individual gait features extracted by MPCA applied to video recordings data

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjnyRozdziałrecenzja

1 Cytowanie z bazy Scopus

Abstrakt

The scope of this article is selection of individual gait features of video recordings data. The gait sequences are considered to be the 3rd-order tensors and their features are extracted by Multilinear Principal Component Analysis. Obtained gait descriptors are reduced by the supervised selection with greedy hill climbing and genetics search methods. To evaluate the explored individual feature sets, classification is carried out and CFS correlation based measure is utilized. The experimental phase is based on the CASIA Gait Database 'dataset A'. The obtained results are promising. Feature selection gives much more compact gait descriptors and causes significant improvement of human identification

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejVision Based Systems for UAV Applications
RedaktorzyAleksander Nawrat, Aleksander Nawrat, Zygmunt Kus
Strony257-271
Liczba stron15
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - 2013

Seria publikacji

NazwaStudies in Computational Intelligence
Tom481
ISSN (drukowany)1860-949X

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Sztuczna inteligencja

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Selection of individual gait features extracted by MPCA applied to video recordings data”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie