3 boyutlu yürüyüş analizine dayalı insan tanıma sistemi
3d gait analysis based human recognition system
Yazar: RAMİZ GÖRKEM BİRDAL
Danışman: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Biyometrik yürüyüş tanıma, daha az bilinen ancak gelişmekte olan ve kişilerin yürüme modellerinin tanınmasını sağlayan etkili bir biyometrik tanıma yöntemidir. Karakteristik özellikleri içerisinde barındıran yürüyüş kinematiği, bir biyometrik kimlik olarak tanıma sistemlerinde kullanılmaktadır. Bu alandaki mevcut araştırmalar, öncelikle genel öznitelikleri yakalayan ancak yürüyüş dinamiklerindeki ince değişiklikleri yakalayamayan bireysel özelliklerin çıkarılması yoluyla yapılan öznitelik analizine odaklanmıştır. Bu nedenle çalışmamızda, yeni bir öznitelik taksonomisi ve bir dizi yürüyüş özniteliği ile başka bir dizi yürüyüş özniteliği grubu arasında bir ilişkiyi yakalamaya yönelik bir yaklaşım tanıtılmaktadır. Dikey, yatay ve diyagonal eksenlerde anatomik düzlemlere bölünmüş vücut yarılarından çıkarılan yürüyüş özellikleri, kanonik yürüyüş ortak değişkenlerini oluşturmak için değerlendirilmiştir. Ortak değişkenlerin kanonik korelasyon analizi ile yürüyüşün kanonik ortak değişkenleri arasında var olan ilişkinin gücü ölçülmektedir. Bu sayede, KKA tabanlı çok özellikli füzyon öznitelikler yoluyla daha fazla semantik bilgi ortaya çıkarıldığından yürüyüş değerlendirmesi ve tanımlamasında başarı oranı geliştirilmiştir. Çalışmada yürüyüş özelliklerinin analizinde farklı hızlarda elde edilen 32 kişinin yürüyüş örneğini içeren Carnegie Mellon Üniversitesi'nin 3D yürüyüş veri tabanından yararlanılmıştır. Lineer Diskriminant Analizi, K-En Yakın Komşular, Naive Bayes, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinelerinin performansı, yürüyüş tanımlama yaklaşımında KKA kullanıldığında ortalama %4 iyileştirilmiştir. KKA tabanlı yürüyüş tanımlamasında %97,8'lik önemli bir maksimum doğruluk oranı elde edilmiştir. Bunun ötesinde, yanlış tanımlamaların ve tanınmayan yürüyüşlerin oranı yarı yarıya azaltılmış, bu da yürüyüş tanımlaması için son teknoloji ve başarılı bir ürün ortaya konulduğunu göstermiştir.

Abstract:
Biometric gait recognition is a lesser-known but emerging and effective biometric recognition method which enables subjects' walking patterns to be recognized. Gait kinematics, which includes gait characteristics, provides the opportunity to be used as a biometric identity. Existing research in this area has primarily focused on feature analysis through the extraction of individual features, which captures most of the information but fails to capture subtle variations in gait dynamics. Therefore, a novel feature taxonomy and an approach for deriving a relationship between a function of one set of gait features with another set are introduced. The gait features extracted from body halves divided by anatomical planes on vertical, horizontal, and diagonal axes are grouped to form canonical gait covariates. Canonical Correlation Analysis is utilized to measure the strength of association between the canonical covariates of gait. Thus, gait assessment and identification are enhanced when more semantic information is available through CCA-based multi-feature fusion. Hence, Carnegie Mellon University's 3D gait database, which contains 32 gait samples taken at different paces, is utilized in analyzing gait characteristics. The performance of Linear Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Artificial Neural Networks, and Support Vector Machines was improved by a 4% average when the CCA-utilized gait identification approach was used. A significant maximum accuracy rate of 97.8% was achieved through CCA-based gait identification. Beyond that, the rate of false identifications and unrecognized gaits went down to half, demonstrating state-of-the-art for gait identification.