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Human gait Recognition Based on Kernel PCA Using Projections

Journal of Computer Science & Technology 2007年第6期22卷 867-876页

作者： Murat Ekinci Murat Aykut Computer Vision Lab Department of Computer EngineeringKaradeniz Technical University61080 TrabzonTurkey

This paper presents a novel approach for human identification at a distance using gait recognition. Recognition of a person from their gait is a biometric of increasing interest. The proposed work introduces a nonlinear machine learning method, kernel Principal Component Analysis （PCA）, to extract gait features from silhouettes for individual recognition. Binarized silhouette of a motion object is first represented by four 1-D signals which are the basic image features called the distance vectors. Fourier transform is performed to achieve translation invariant for the gait patterns accumulated from silhouette sequences which are extracted from different circumstances. Kernel PCA is then used to extract higher order relations among the gait patterns for future recognition. A fusion strategy is finally executed to produce a final decision. The experiments are carried out on the CMU and the USF gait databases and presented based on the different training gait cycles.

关键词： biometrics gait recognition gait representation kernel PCA pattern recognition

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