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View-invariant gait authentication based on silhouette contours analysis and view estimation

机译：基于轮廓轮廓分析和视图估计的视图不变步态认证

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In this paper, we propose a novel view-invariant gait authentication method based on silhouette contours analysis and view estimation. The approach extracts Lucas-Kanade based gait flow image and head and shoulder mean shape (LKGFI-HSMS) of a human by using the Lucas-Kanade0s method and procrustes shape analysis (PSA). LKGFI-HSMS can preserve the dynamic and static features of a gait sequence. The view between a person and a camera is identified for selecting the target's gait feature to overcome view variations. The similarity scores of LKGFI and HSMS are calculated. The product rule combines the two similarity scores to further improve the discrimination power of extracted features. Experimental results demonstrate that the proposed approach is robust to view variations and has a high authentication rate.
机译：在本文中，我们提出了一种新的基于轮廓轮廓分析和视图估计的视图不变步态认证方法。该方法通过使用Lucas-Kanade0s方法和procrustes形状分析（PSA）提取基于Lucas-Kanade的步态流图像和人的头肩平均形状（LKGFI-HSMS）。 LKGFI-HSMS可以保留步态序列的动态和静态特征。识别人和相机之间的视图以选择目标的步态特征以克服视图变化。计算LKGFI和HSMS的相似性得分。乘积规则将两个相似度得分相结合，以进一步提高提取特征的识别能力。实验结果表明，该方法具有较强的查看变化的能力，并且具有较高的认证率。

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