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William Robson Schwartzhttp://lattes.cnpq.br/0704592200063682Guillermo Cámara ChávezAparecido Nilceu Maranahttp://lattes.cnpq.br/8129396896162206Vítor Cézar de Lima2021-12-17T19:53:40Z2021-12-17T19:53:40Z2021-07-26http://hdl.handle.net/1843/38879https://orcid.org/ 0000-0002-7552-1957Gait is a biometry that differentiates individuals by their walking manner. Research on this topic has gained evidence since it is unobtrusive and available at distances, which is desirable in surveillance scenarios. Most of the previous works have focused on the human silhouette as representation; however, they suffer from many factors such as movement on scene, clothing and carrying conditions. To avoid such problems, this work employs a pose estimation method, called PoseDist, to retrieve the coordinates of body parts and transform them into signals and movement histograms. These features are processed using a fusion of Subsequence Dynamic Time Warping and Euclidean distance to compare gait sequences from the probe with those in the gallery. This method is evaluated on all views of CASIA Dataset A and compared to existing ones, demonstrating its efficacy. However, as its algorithmic cost is high, it is only suitable for environments with few individuals; and this way, a new method called PoseFrame is employed for gait recognition, training a multilayer perception to classify poses from individual frames and aggregating its results by majority voting. PoseFrame is tested on CASIA Dataset A, having accuracy above other model-based works, including PoseDist; and on CASIA Dataset B, achieving state-of-the-art accuracy on same-view condition and having some of the best results on cross-view. Finally, an ablation study is also performed to find which body parts are the most important for gait recognition and according to the findings, the arms and feet are the most important locations.Gait é um tipo de biometria que diferencia os indivíduos pela forma como andam. Pesquisas relacionadas a essa biometria estão ganhando evidência devido à vantagem de gait ser discreto e poder ser capturado a distância, o que é desejável em cenários de vigilância. A maioria dos trabalhos da literatura foca em usar silhueta humana como representação de gait; no entanto, elas sofrem de diversos fatores, como movimento de pessoas nas cenas, condições de carga e uso de roupas diferentes. Para evitar esses problemas, esse trabalho propõe um método de estimativa de pose, denominado PoseDist, para recuperar coordenadas de articulações e transformá-las em sinais e histogramas de movimento. Depois disso, essas informações são processadas usando uma fusão de Subsequence Dynamic Time Warping e distância euclidiana para comparar as sequências de gait da consulta com as da galeria. Esse método é avaliado em todas as visualizações de CASIA Dataset A e comparado com trabalhos existentes, demonstrando sua eficácia. No entanto, como seu custo algorítmico é alto, ele só é adequado para ambientes com poucos indivíduos; e dessa forma, um novo método denominado PoseFrame é desenvolvido para reconhecimento de gait, treinando uma rede neural multicamadas para classificar as poses a partir de quadros individuais e agregando os resultados por votação majoritária. PoseFrame é testado em CASIA Dataset A, tendo precisão acima dos outros trabalhos baseados em modelo, incluindo PoseDist; e em CASIA Dataset B, alcançando precisão estado-da-arte quando a amostra tem a mesma visualização da galeria e tendo alguns dos melhores resultados em validação cruzada. Finalmente, um estudo de ablação também é realizado para descobrir quais partes do corpo são as mais importantes para reconhecimento de gait e de acordo com os resultados, os braços e os pés são as localizações mais importantes.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorengUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFMGBrasilICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessComputação – TesesVisão por computador - TesesBiometria – TesesReconhecimento de padrões (Computadores) – TesesGait recognitionBiometryComputer visionSimple and efficient methods for gait recognition using pose informationMétodos eficientes e simples para reconhecimento de gait usando informação de poseinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALtese.pdftese.pdfapplication/pdf3738568https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/38879/1/tese.pdf3c6da3aaef82dbe45069381193d1a8daMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8920https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/38879/2/license_rdf33b8016dc5c4681c1e7a582a4161162cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/38879/3/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD531843/388792021-12-17 16:53:40.573oai:repositorio.ufmg.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2021-12-17T19:53:40Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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