There have as yet been few gait biometrics approaches which use temporal 3D data. Clearly, 3D gait data conveys more information than 2D data and it is also the natural representation of human gait perceived by human. In this paper we explore the potential of using model-based methods in a 3D volumetric (voxel) gait dataset. We use a structural model including articulated cylinders with 3D Degrees of Freedom (DoF) at each joint to model the human lower legs. We develop a simple yet effective model-fitting algorithm using this gait model, correlation filter and a dynamic programming approach. Human gait kinematics trajectories are then extracted by fitting the gait model into the gait data. At each frame we generate a correlation energy map between the gait model and the data. Dynamic programming is used to extract the gait kinematics trajectories by selecting the most likely path in the whole sequence. We are successfully able to extract both gait structural and dynamics features. Some of the features extracted here are inherently unique to 3D data. Analysis on a database of 46 subjects each with 4 sample sequences, shows an encouraging correct classification rate and suggests that 3D features can contribute even more.
Sistem pengenalan wajah merupakan aspek penting dalam bidang computer vision yang mendukung terhadap perkembangan teknologi yang serba canggih seperti era sekarang ini. Penggunaan wajah sendiri digunakan karena wajah memiiki keunikan dan merupakan identitas bagi setiap manusia. Dalam pengembangannya, sistem pengenalan wajah masih memiliki permasalahan dalam faktor pencahayaan, ekpresi wajah dan perubahan atribut pada wajah. Sehingga, dalam penelitian ini penulis menggunakan Convoutional Neural Network(CNN) untuk mencoba mengatasi hal tersebut. CNN merupakan bagian dari deep learning yang digunakanuntuk melakukan proses pembelajaran pada komputer untuk mencari reprentasi terbaik. CNN terdiri 3 tahapan, yaitu Input data , Feature Learning, dan Classification. Setiap data masukan akan melaui ketiga tahapan tersebut dengan proses filtering. Pengimplementasian CNN pada penelitian ini menggunakan library keras yang menggunakan bahasa pemrograman python . Keras merupakan framework yang dibuat untuk mempermudah pembelajaran terhadap komputer.Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah face94 dengan mengambil 10 subject face pria. Proses pelatihan CNN dengan menggunakan data ukuran 28x28 px dengan 7 lapisan menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan 5 lapisan dengan selisih hasil 8,0 % pada saat pengujian. penggunaan 7 lapisan pada saat pengujian terhadap data testing memperoleh hasil yang baik dengan tingkat akurasi mencapai 98.57%
Though interest in gait biometrics continues to increase, there have as yet been few approaches which use modelbased algorithms with temporal 3D data. In this paper we describe a new 3D model-based approach using a marionette and mass-spring model to gait biometrics with 3D voxel gait dataset. To model the articulated human body, we use a stick-figure which emulates the marionettes' motion and joint structure. The stick-figure has 11 nodes representing the human joints of head, torso, and lower legs. Each node is linked with at least one other node by a spring. The voxel data points in the next frame have a role as attractor which able to generate forces for each node and then iteratively warp the model into the data. This process is repeated for successive frames for one gait period. The motion kinematics extracted from this tracking process are projected into the sagittal and the frontal plane and used as a gait feature via the discrete Fourier transform. We use 46 subjects where each subject has 4 sample sequences and report encouraging initial gait classification results.
Sistem pengenalan sidik jari banyak digunakan dala bidang biometrik untuk berbagai keperluan pada beberapa tahun terakhir ini. Pengenalan sidik jari digunakan karena memiliki pola yang rumit yang dapat mengenali seseorang dan merupakan identitas setiap manusia. Sidik jari juga banyak digunakan sebagai verifikasi maupun identifikasi. Permasalahan yang dihadapi dalam penelitian ini adalah komputer sulit melakukan klasifikasi objek salah satunya pada sidikjari. Dalam penelitian ini penulismenggunakan deep learning yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengatasi masalah tersebut. CNN digunakan untuk melakukan proses pembelajaran mesin pada komputer. Tahapan pada CNN adalah input data, preprocessing, proses training. Implementasi CNN yang digunakan library tensorflow dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Dataset yang digunakan bersumber dari sebuah website kompetisi verifikasi sidik jari pada tahun 2004 yang menggunakan sensor bertipe opticalsensor “V300” by crossMatch dan didalamnya terdapat 80 gambar sidik jari. Proses pelatihan menggunakan data yang berukuran 24x24 pixel dan melakukan pengujian dengan membandingkan jumlah epoch dan learning rate sehingga diketahui bahwa jika semakin besar jumlah epoch dan semakin kecil learning rate maka semakin baik tingkat akurasi pelatihan yang didapatkan. Pada penelitian ini tingkat akurasi pelatihan yang dicapai sebesar 100%
Deteksi wajah manusia merupakan salah satu topik yang paling banyak dipelajari di bidang computer vision. Tujuan deteksi wajah adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya wajah pada suatu gambar. Meskipun tampak mudah dilakukan oleh manusia, ternyata pendeteksian wajah sangat rumit dilakukan oleh komputer karena terdapat beberapa kesulitan yang terkait dengan lokasi, sudut pandang, cahaya, dan oklusi. Penelitian ini menerapkan metode Viola Jones untuk membangun sistem deteksi wajah dengan bahasa pemrograman Python. Metode Viola Jones merupakan salah satu metode deteksi wajah dengan tingkat akurasi yang tinggi dan komputasi yang cepat. Metode Viola Jones menggunakan fitur Haar sebagai deskriptor kemudian menggabungkan Integral Image dan AdaBoost untuk mencari dan melakukan seleksi nilai fitur dan membentuk Cascade Classifier. Classifier tersebut yang akan digunakan untuk mendeteksi wajah pada gambar. Penelitian ini juga mengevaluasi tingkat akurasi sistem dengan cara memodifikasi nilai-nilai parameter yang ada di metode Viola Jones. Dari hasil pengujian menggunakan K-fold cross validation didapat hasil akurasi tertinggi sebesar 90,9% untuk gambar wajah dan 75,5% untuk gambar bukan wajah.Katakunci-deteksi wajah; python; viola jones
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.