Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
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Gait Recognition using Modified Motion Silhouette Image

개선된 움직임 실루엣 영상을 이용한 발걸음 인식에 관한 연구

  • 홍성준 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 이희성 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 오경세 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 김은태 (연세대학교 전기전자공학부)
  • Published : 2006.06.01
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Abstract

In this paper, we propose the human identification system based on Hidden Markov model using gait. Since each gait cycle consists of a set of continuous motion states and transition across states has probabilistic dependences, individual gait can be modeled using Hidden Markov model. We assume that individual gait consists of N discrete transitions and we propose gait feature representation, Modified Motion Silhouette Image (MMSI) to represent and recognize individual gait. MMSI is defined as a gray-level image and it provides not only spatial information but also temporal information. The experimental results show gait recognition performance of proposed system.

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

Keywords

References

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