Reconhecimento de pessoas pela marcha usando redução de dimensionalidade de contornos no domínio da frequência

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dc.contributor.advisor-co1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4732642H1por
dc.contributor.advisor1Laureano, Gustavo Teodoro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4732640Y1por
dc.contributor.referee1Laureano, Gustavo Teodoro
dc.contributor.referee2Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.referee3Coelho, Clarimar José
dc.contributor.referee4Costa, Ronaldo Martins da
dc.creatorMendes, Wender Cabral
dc.date.accessioned2016-08-15T13:25:32Z
dc.date.issued2016-03-31
dc.description.abstractGait recognition via computer vision attracted increasing interest for its noninvasive characteristic and mainly for your advantage of recognizing people at distance. Recognition is performing extracting features included in gait, this features are extracted from images sequence of people walking. The main challenges of gait recognition is to extract characteristics with unique information for each person, in additional, the use of accessories and clothes difficult the feature extraction process. This paper proposes a gait recognition method using information of people’s contours transformed in domain frequence by Discrete Fourier Transform. A lot of data are generated from the contours, thereby, three different techniques for dimensionality reduction CDA (Class Discrimination Ability), PCA (Principal Component Analysis) and PLS (Partial Least Squares) are employed to reduce the dimensionality of data and generate characteristics that are relevant to the recongnition system. Two classifiers, KNN (K-Nearest Neighbor) and LDA (Linear Discriminant Analysis) classify the characteristics that are returned by the dimensionality reduction methods. The accuracy are achieved by the combination of the dimensionality reduction methods and classifiers, the highest accuracy was 92:67%, which was achieved with the combination between the LDA and PCA (LDAPCA). Therefore, the results show that the information contained in the contours of silhouette are discriminant to recognize people by their gait.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2016-08-10T19:31:03Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weder Cabral Mendes - 2016.pdf: 1214460 bytes, checksum: 14588573f8f81fe4836a9945adacf37d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-08-15T13:25:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weder Cabral Mendes - 2016.pdf: 1214460 bytes, checksum: 14588573f8f81fe4836a9945adacf37d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-15T13:25:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weder Cabral Mendes - 2016.pdf: 1214460 bytes, checksum: 14588573f8f81fe4836a9945adacf37d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-03-31eng
dc.description.resumoO reconhecimento de pessoas através da marcha humana via visão computacional tem ganhado destaque por ser uma técnica biométrica não invasiva e principalmente por sua vantagem de reconhecer pessoas à distância. O reconhecimento é realizando extraindo características contidas na marcha de cada pessoa, essas características são extraídas de sequências de imagens da pessoa caminhando. Os principais desafios dessa técnica biométrica está em extrair as características com informações que consigam diferenciar uma pessoa da outra, além disso, o uso de acessórios e vestimentas dificultam o processo de extração de características. Este trabalho propõe um método de reconhecimento baseado na marcha humana utilizando informações dos contornos das pessoas transformados para o domínio da frequência por meio da Transformada Discreta de Fourier. Como são geradas muitos dados a partir dos contornos, três técnicas diferentes de redução de dimensionalidade CDA (Class Discrimination Ability), PCA (Principal Component Analysis) e PLS (Partial Least Squares) são empregadas para reduzir a quantidade de dados e gerar características que sejam relevantes para o sistema de reconhecimento. Dois classificadores, KNN (K-Nearest Neighbor) e LDA (Linear Discriminant Analysis) classificam as características retornadas pelos métodos de redução de dimensionalidade. As taxas de acurácia são obtidas pelos resultados gerados entre a combinação dos métodos de redução de dimensionalidade e os classificadores, a maior taxa de acurácia foi de 92;67%, a qual foi alcançada com a combinação entre o LDA e PCA (LDAPCA). Dessa forma, conclui-se que as informações contidas no contorno da silhueta no domínio da frequência são discriminantes para reconhecer pessoas através da marcha.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationMENDES, Wender Cabral. Reconhecimento de pessoas pela marcha usando redução de dimensionalidade de contornos no domínio da frequência. 2016. 57 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) -Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5931
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectMarcha humanapor
dc.subjectBiometriapor
dc.subjectBaseado em silhuetapor
dc.subjectReconhecimento da marcha humanapor
dc.subjectRedução de dimensionalidadepor
dc.subjectDomínio da frequênciapor
dc.subjectHuman gaiteng
dc.subjectBiometryeng
dc.subjectSilhuette basedeng
dc.subjectGait recognitioneng
dc.subjectDimensionality reductioneng
dc.subjectFrequency domaineng
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAOpor
dc.titleReconhecimento de pessoas pela marcha usando redução de dimensionalidade de contornos no domínio da frequênciapor
dc.title.alternativeHuman gait recognition using dimensionality reduction of contours in the frequency domaineng
dc.typeDissertaçãopor

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Mestrado em Ciência da Computação (INF)