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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.14 No.1
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 45 - 50 (6page)
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Gait-based classification has gained much interest as a possible authentication method because it incorporate an intrinsic personal signature that is difficult to mimic. The study investigates machine learning techniques to mitigate the natural variations in gait among different subjects. We incorporated several machine learning algorithms into this study using the data mining package called Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). WEKA’s convenient interface enabled us to apply various sets of machine learning algorithms to understand whether each algorithm can capture certain distinctive gait features. First, we defined 24 gait features by analyzing three-axis acceleration data, and then selectively used them for distinguishing subjects 10 years of age or younger from those aged 20 to 40. We also applied a machine learning voting scheme to improve the accuracy of the classification. The classification accuracy of the proposed system was about 81% on average.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. GAIT FEATURE EXTRACTION
Ⅲ. CLASSIFICATION
Ⅳ. RESULTS
Ⅴ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
L. Lee and W. E. L. Grimson, “Gait analysis for recognition and classification,” in Proceedings of 5th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, Washington, DC, pp. 148-155, 2002.
G. Holmes, A. Donkin, and H. Witten, “WEKA: a machine learning workbench,” in Proceedings of the 1994 2nd Australian and New Zealand Conference on Intelligent Information System, Brisbane, Australia, pp. 357-361, 1994.
T. T. Ngo, Y. Makihara, H. Nagahara, Y. Mukaigawa, and Y. Yagi, “The largest inertial sensor-based gait database and performance evaluation of gait-based personal authentication,” Pattern Recognition, vol. 47, no. 1, pp. 228-237, 2014.
D. Gafurov, E. Snekkenes, and P. Bours, “Improved gait recognition performance using cycle matching,” in Proceedings of 2010 IEEE 24th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), Perth, WA, pp. 836-841, 2010.
L. Rong, D. Zhiguo, Z. Jianzhong, and L. Ming, “Identification of individual walking patterns using gait acceleration,” in Proceedings of the 1st International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (ICBBE2007), Wuhan, China, pp. 543-546, 2007.
G. Holmes, A. Donkin, and H. Witten, “WEKA: a machine learning workbench,” in Proceedings of the 1994 2nd Australian and New Zealand Conference on Intelligent Information System, Brisbane, Australia, pp. 357-361, 1994.
T. T. Ngo, Y. Makihara, H. Nagahara, Y. Mukaigawa, and Y. Yagi, “The largest inertial sensor-based gait database and performance evaluation of gait-based personal authentication,” Pattern Recognition, vol. 47, no. 1, pp. 228-237, 2014.
D. Gafurov, E. Snekkenes, and P. Bours, “Improved gait recognition performance using cycle matching,” in Proceedings of 2010 IEEE 24th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), Perth, WA, pp. 836-841, 2010.
L. Rong, D. Zhiguo, Z. Jianzhong, and L. Ming, “Identification of individual walking patterns using gait acceleration,” in Proceedings of the 1st International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (ICBBE2007), Wuhan, China, pp. 543-546, 2007.
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