Identificação de pessoas baseada em características antropométricas e de marcha extraídas de poses 2D

• Autor(a) principal: Tavares, Henrique Leal
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/214430
• topic: Identificação de pessoas; Biometria; Poses 2D; Mapas de calor das articulacoes; Medidas antropometricas; Reconhecimento de marcha; Peole identification; Biometric; Soft biometrics; Joints heat-maps; Anthropometric measurements; Gait recognitio

De acordo com evidências atuais, em determinados cenários e ambientes, as características biométricas tradicionais, tais como impressões digitais, íris e faces, podem ter suas eficácias diminuídas na identificação de pessoas devido às condições heterogêneas ou precárias de iluminação dos ambientes, à distância das pessoas aos sensores de captura, ao uso de sensores de baixa resolução, à necessidade de cooperação das pessoas com o processo de identificação, dentre outros. Tendo em vista esta problemática, este trabalho propõe um método de identificação de pessoas baseado na fusão de características antropométricas e de marcha, classificadas como características biométricas soft e comportamentais, respectivamente, como uma forma de eludir-se destes obstáculos. O método proposto baseia-se em medidas de partes do esqueleto humano, como braços e pernas, e em mapas térmicos das articulações dos esqueletos, obtidos de poses 2D estimadas nas imagens por meio de algoritmos estado da arte propostos para esta finalidade. O método proposto foi avaliado na CASIA Gait Database-A e CASIA Gait DatabaseB, duas bases de dados de acesso público comumente utilizadas em pesquisas sobre identificação biométrica baseada em reconhecimento de padrões de marcha humana, e também em uma base de dados privada. Os resultados experimentais obtidos mostram que as características biométricas propostas, obtidas de poses 2D, podem ser utilizadas com êxito para a identificação humana, alcançando taxas de acurácia similares ou superiores às obtidas por métodos estado da arte.