Il sistema di riconoscimento umano basato sull'andatura è il metodo più importante e interessante della biometria. Per andatura si intende il modo di camminare. Il video di una persona viene catturato in una vista particolare (90 gradi nel nostro caso) che è una vista laterale dalla distanza e fornisce mezzi più efficienti di verifica biometrica. In questa tesi, proponiamo un algoritmo efficiente che funziona con una tecnica basata sull'angolo e il riconoscimento umano e l'implementazione di questo lavoro. Nel nostro lavoro, inizialmente il video viene catturato e poi convertito in fotogrammi, dopodiché viene effettuata l'estrazione delle caratteristiche dalle immagini date per un ciclo. In questo lavoro vengono prese tre parti inferiori del corpo per il riconoscimento e viene ricavata una correlazione di triangoli. Utilizzando la formula del coseno e del seno, ogni angolo interno del triangolo viene calcolato e il valore medio di ogni angolo del triangolo viene memorizzato nel database per l'identificazione. Se la persona corrisponde al database, il risultato è che la persona è stata trovata e l'identificazione è avvenuta. L'algoritmo di andatura è stato implementato in MATLAB. Per realizzare questo lavoro di ricerca abbiamo utilizzato il set CASIA 'A' (che fornisce immagini con vista laterale).
Sprache
Produkt-Hinweis
Broschur/Paperback
Klebebindung
Maße
Höhe: 220 mm
Breite: 150 mm
Dicke: 4 mm
Gewicht
ISBN-13
978-620-6-45235-5 (9786206452355)
Copyright in bibliographic data and cover images is held by Nielsen Book Services Limited or by the publishers or by their respective licensors: all rights reserved.
Schweitzer Klassifikation
Sie absolvierte 2017 ein MTech-Studium an der Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal, und verfügt über 10 Jahre Erfahrung in Forschung und Lehre. Sie hat ca. 10+ Forschungsarbeiten und Buchkapitel in SCI/Referred International/National Journal und Konferenzen veröffentlicht. Außerdem wurden ihr 3 nationale Patente erteilt und 1 Copyright registriert.