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Título: Identificação de indivíduos pela dinâmica do caminhar
Autor(es): Vieira, Rowena Maria Teixeira
Orientador: Salles, Evandro Ottoni Teatini
Coorientador: Salomão, João Marques,
Data do documento: 19-Dez-2009
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Os sistemas de segurança baseados em identificação de indivíduos através de características biométricas têm exigido que os programas de computador responsáveis por esta função sejam os mais confiáveis possíveis. As características biométricas como face, íris e impressão digital necessitam de recursos sofisticados e da ajuda direta do indivíduo que se deseja reconhecer. Baseado neste contexto, buscou-se uma maneira de minimizar estas exigências através da característica biométrica do caminhar. O caminhar humano é característico de cada ser humano, e este aspecto pode ser utilizado de forma favorável nos sistemas de reconhecimento. Assim, neste trabalho foi desenvolvido um sistema de reconhecimento de indivíduos pela dinâmica do caminhar, usando a abordagem holística para a composição dos vetores de características. Para tal foi usado um estimador de fundo robusto, o LMedS, para se fazer a extração das silhuetas. Após esta etapa, foram feitas algumas filtragens nas imagens, a fim de melhorar a qualidade das silhuetas capturadas, e a medida de largura destas silhuetas serviu como característica de cada classe de pessoas. Métodos de redução de dimensão como o PCA, LDA e POV foram testadas para que os vetores característicos ficassem mais representativos e para que o tempo de processamento do sistema fosse reduzido na etapa posterior. Como classificador foi utilizado o HMM, pois se pode relacionar os estados de um ciclo de caminhar aos estados presentes no HMM. Neste caso, como cada pessoa tem uma forma de caminhar específica (por exemplo, uns andam mais rápido, outros andam mais devagar), este classificador se enquadrou muito bem à proposta da pesquisa. Os resultados obtidos mostraram que a técnica da LDA é a mais satisfatória, pois foi a ferramenta de auxílio ao HMM que obteve taxas de acerto mais expressivas. Tendo em vista as tendências atuais de fusão biométrica, a forma de caminhar se mostra muito atrativa para ser utilizada em sistemas bi-modais ou mesmo isoladamente.
The security systems based on identification of individuals through biometric characteristics have required that the programs responsible for this function are as reliable as possible. Biometrics modalities such as face, iris and fingerprint require sophisticated resources and the straight help of the individual which wish to recognize. Based on this context, it was sought a way to minimize these requirements through the biometric characteristics of walking. The human walking is a characteristic of each person, and this aspect can be used favorably in recognition systems. In this work was developed a system for identification of individuals by the dynamics of gait, using a holistic approach to compose the vectors of characteristics. For this it was used a robust background estimator, the LMedS, to do the extraction of silhouettes. After this stage, it was done some filtering on the images in order to improve the quality of silhouettes captured, and the measure of the width of these silhouettes were used as characteristic of each class of people. Size reduction methods as the PCA, LDA and POV were tested so that the feature vectors became more representative and that the system processing time would be reduced at the later stage. As a classifier, it was used the HMM, because it is possible to relate the states of a gait cycle to the states present in HMM. In this case, as each person has a specific way of walking (for example, some walk faster, others walk more slowly), this classifier fitted very well to the research proposal. The results showed that the LDA feature extraction is the most satisfactory because giving, with the HMM classifier, the most expressive hit rates. Given the current trends in biometric fusion, gait shows to be very attractive for use in bi-modal systems or even alone.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4081
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