Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nhận diện dáng đi dựa trên smartphone sử dụng mạng nơ-ron tích chập và biến đổi sóng phức nhánh đôi
Tóm tắt
Nhận diện dáng đi là một phương pháp hiệu quả để xác định người từ hành vi đi bộ của họ, sử dụng các cảm biến quán tính tích hợp trong các smartphone. Những cảm biến quán tính như gia tốc kế và con quay hồi chuyển dễ dàng thu thập dữ liệu dáng đi được sử dụng bởi các phương pháp nhận diện dáng đi dựa trên học sâu hiện có. Mặc dù những phương pháp này, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu hỗn hợp, cung cấp đại diện đặc trưng dáng đi tốt, nhưng độ chính xác trong nhận diện của chúng cần được cải thiện cũng như giảm chi phí tính toán của chúng. Trong bài báo này, một khuôn khổ xác định người từ các tín hiệu dáng đi quán tính thu thập từ smartphone được đề xuất để khắc phục những hạn chế này. Nó dựa trên sự kết hợp của mạng nơ-ron tích chập (CNN) và biến đổi sóng phức nhánh đôi (DTCWT), được gọi là CNN–DTCWT. Trong khuôn khổ đề xuất, lớp gộp trung bình toàn cục và lớp DTCWT được tích hợp vào CNN để cung cấp đại diện đặc trưng dáng đi quán tính mạnh mẽ và chính xác cao. Kết quả thử nghiệm cho thấy sự ưu việt của cấu trúc đề xuất so với các mô hình hiện có. Được thử nghiệm trên ba tập dữ liệu, nó đạt được hiệu suất nhận diện cao hơn so với các mô hình dựa trên CNN, LSTM, và các mạng hỗn hợp với sự cải thiện độ chính xác nhận diện trung bình từ 1.7–14.95%.
Từ khóa
#nhận diện dáng đi #cảm biến quán tính #mạng nơ-ron tích chập #biến đổi sóng phức nhánh đôi #học sâuTài liệu tham khảo
Sprager, S., Juric, M.B.: Inertial sensor-based gait recognition: a review. Sensors 15(9), 22089–22127 (2015)
Atta, R., Shaheen, S., Ghanbari, M.: Human identification based on temporal lifting using 5/3 wavelet filters and radon transform. Pattern Recogn. 69, 213–224 (2017)
Shen, C., Chen, Y., Guanand, X., Maxion, R.: Pattern-growth based mining mouse-interaction behavior for an active user authentication system. IEEE Trans. Depend. Secure Comput. 17(2), 335–349 (2020)
Shen, C., Li, Y., Chen, Y., Guan, X., Maxion, R.A.: Performance analysis of multi-motion sensor behavior for active smartphone authentication. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 13(1), 48–62 (2017)
Wan, C., Wang, L., Phoha, V.V.: A survey on gait recognition. ACM Comput. Surv. (CSUR) 51(5), 1–35 (2018)
Muaaz, M., Mayrhofer, R.: Smartphone-based gait recognition: from authentication to imitation. IEEE Trans. Mob. Comput. 16(11), 3209–3221 (2017)
Ren, Y., Chen, Y., Chuah, M.C., Yang, J.: User verification leveraging gait recognition for smartphone enabled mobile healthcare systems. IEEE Trans. Mob. Comput. 14(9), 1961–1974 (2014)
Lu, J., Zhang, E.: Gait recognition for human identification based on ICA and fuzzy SVM through multiple views fusion. Pattern Recogn. Lett. 28(16), 2401–2411 (2007)
Begg, R.K., Palaniswami, M., Owen, B.: Support vector machines for automated gait classification. IEEE Trans. Biomed. Eng. 52(5), 828–838 (2005)
Hershey S., et al.: CNN architectures for large-scale audio classification. In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 131–135 (2017)
Zou, Q., Wang, Y., Wang, Q., Zhao, Y., Li, Q.: Deep learning-based gait recognition using smartphones in the wild. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 15, 3197–3212 (2020)
Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T.: U-net: convolutional networks for biomedical image segmentation. In: International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), pp. 234–241. Springer (2015)
Fujieda, S., Takayama, K., Hachisuka, T.: Wavelet convolutional neural networks for texture classification. arXiv preprint arXiv:1707.07394 (2017)
Zhang, J., Guo, M., Fan, J.: A novel CNN structure for fine-grained classification of Chinese calligraphy styles. Int. J. Doc. Anal. Recogn. (IJDAR) 22(2), 177–188 (2019)
Duan, Y., Liu, F., Jiao, L., Zhao, P., Zhang, L.: SAR image segmentation based on convolutional-wavelet neural network and Markov random field. Pattern Recogn. 64, 255–267 (2017)
Liu, P., Zhang, H., Zhang, K., Lin, L., Zuo, W.: Multi-level wavelet-CNN for image restoration. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 773–782 (2018)
Selesnick, I.W., Baraniuk, R.G., Kingsbury, N.C.: The dual-tree complex wavelet transform. IEEE Signal Process. Mag. 22(6), 123–151 (2005)
Atta, R., Ghanbari, M.: A high payload data hiding scheme based on dual tree complex wavelet transform. Optik (2021). https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2020.165786
Ordóñez, F.J., Roggen, D.: Deep convolutional and LSTM recurrent neural networks for multimodal wearable activity recognition. Sensors 16(1), 115 (2016)
Gadaleta, M., Rossi, M.: IdNet: smartphone-based gait recognition with convolutional neural networks. Pattern Recogn. 74, 25–37 (2018)
Tran, L., Hoang, T., Nguyen, T., Kim, H., Choi, D.: Multi-model long short-term memory network for gait recognition using window-based data segment. IEEE Access 9, 23826–23839 (2021). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3056880
Lu, J., Wang, G., Moulin, P.: Human identity and gender recognition from gait sequences with arbitrary walking directions. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 9(1), 51–61 (2013)
Chattopadhyay, P., Sural, S., Mukherjee, J.: Frontal gait recognition from incomplete sequences using RGB-D camera. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 9(11), 1843–1856 (2014)
Gafurov, D., Snekkenes, E.: Gait recognition using wearable motion recording sensors. EURASIP J. Adv. Signal Process. 1–16 (2009)
Yang, J.Y., Wang, J.S., Chen, Y.P.: Using acceleration measurements for activity recognition: an effective learning algorithm for constructing neural classifiers. Pattern Recogn. Lett. 29(16), 2213–2220 (2008)
Ward, J.A., Lukowicz, P., Troster, G., Starner, T.E.: Activity recognition of assembly tasks using body-worn microphones and accelerometers. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 28(10), 1553–1567 (2006)
Wu, L., Yang, J., Zhou, M., Chen, Y., Wang, Q.: LVID: a multimodal biometrics authentication system on smartphones. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 15, 1572–1585 (2019)
Sun, B., Wang, Y., Banda, J.: Gait characteristic analysis and identification based on the iPhone’s accelerometer and gyrometer. Sensors 14(9), 17037–17054 (2014)
Ailisto, H.J., Lindholm, M., Mantyjarvi, J., Vildjiounaite, E., Makela, S.M.: Identifying people from gait pattern with accelerometers. Biom. Technol. Hum. Identif. II Int. Soc. Opt. Photon. 5779, 7–14 (2005)
Gafurov, D., Helkala, K., Søndrol, T.: Biometric gait authentication using accelerometer sensor. JCP 1(7), 51–59 (2006)
Rong, L., Zhiguo, D., Jianzhong, Z., Ming, L.: Identification of individual walking patterns using gait acceleration. In: International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, pp. 543–546 (2007)
Trivino, G., Alvarez-Alvarez, A., Bailador, G.: Application of the computational theory of perceptions to human gait pattern recognition. Pattern Recogn. 43(7), 2572–2581 (2010)
Derawi, M.O., Bours, P., Holien, K.: Improved cycle detection for accelerometer based gait authentication. In: International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, pp. 312–317 (2010)
Juen, J., Cheng, Q., Prieto-Centurion, V., Krishnan, J.A., Schatz, B.: Health monitors for chronic disease by gait analysis with mobile phones. Telemed. e-Health 20(11), 1035–1041 (2014)
Singha, T.B., Nath, R.K., Narsimhadhan, A.V.: Person recognition using smartphones' accelerometer data. arXiv preprint arXiv:1711.04689 (2017)
Zou, Q., Ni, L., Wang, Q., Li, Q., Wang, S.: Robust gait recognition by integrating inertial and RGB-D sensors. IEEE Trans. Cybern. 48(4), 1136–1150 (2018). https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2682280
Gohar, I., Riaz, Q., Shahzad, M., Zeeshan Ul, M., Hashmi, H., Tahir, H., Ehsan Ul Haq, M.: Person re-identification using deep modeling of temporally correlated inertial motion patterns. Sensors 20(3), 949 (2020). https://doi.org/10.3390/s20030949
Zeng, M., Nguyen, L.T., Yu, B., Mengshoel, O.J., Zhu, J., Wu, P., Zhang, J.: Convolutional neural networks for human activity recognition using mobile sensors. In: International Conference on Mobile Computing, Applications and Services, pp. 197–205 (2014)
Noda, K., Yamaguchi, Y., Nakadai, K., Okuno, H.G., Ogata, T.: Audio-visual speech recognition using deep learning. Appl. Intell. 42(4), 722–737 (2015)
Sun, Y., Liang, D., Wang, X., Tang, X.: DeepID3: face recognition with very deep neural networks. arXiv preprint arXiv:1502.00873 (2015)
Wolf, T., Babaee, M., Rigoll, G.: Multi-view gait recognition using 3D convolutional neural networks. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 4165–4169 (2016)
Wu, Z., Huang, Y., Wang, L., Wang, X., Tan, T.: A comprehensive study on cross-view gait based human identification with deep CNNs. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 39(2), 209–226 (2016)
Giorgi, G., Martinelli, F., Saracino, A., Sheikhalishahi, M.: Try walking in my shoes, if you can: accurate gait recognition through deep learning. In: International Conference on Computer Safety, Reliability, and Security, pp. 384–395. Springer (2017)
Zhang, C., Liu, W., Ma, H., Fu, H.: Siamese neural network based gait recognition for human identification. In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 2832–2836 (2016)
Huang, H., Zhou, P., Li, Y., Sun, F.: A lightweight attention-based CNN model for efficient gait recognition with wearable IMU sensors. Sensors 21(8), 2866 (2021). https://doi.org/10.3390/s21082866
LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P.: Gradient-based learning applied to document recognition. Proc. IEEE 86(11), 2278–2324 (1998)
Moinuddin, A.A., Khan, E., Ghanbari, M.: Efficient algorithm for very low bit rate embedded image coding. IET Image Proc. 2(2), 59–71 (2008)
Xu, C., Makihara, Y., Ogi, G., Li, X., Yagi, Y., Lu, J.: The OU-ISIR gait database comprising the large population dataset with age and performance evaluation of age estimation. IPSJ Trans. Comput. Vis. Appl. 9, 24 (2017)
Kingma, D.P., Ba, J.: Adam: a method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980 (2019)