Plantillas de Esqueleto Híbrido para Reconocimiento de Marcha Robusto a Través de Vistas y Apariencia

Área de la Ciencia:

• Visión por Computadora
• Biometría
• Análisis del Movimiento Humano

Sus antecedentes:

• El reconocimiento de marcha basado en siluetas (por ejemplo, imagen de energía de marcha) sobresale en entornos controlados pero falla con variaciones de apariencia.
• Los métodos basados en esqueletos ofrecen interpretabilidad pero son susceptibles a imprecisiones en la estimación de la pose.

Objetivo del estudio:

• Introducir nuevos descriptores esqueléticos 2D compactos, imágenes de esqueletos de marcha (GSI), para mejorar el reconocimiento de marcha.
• Desarrollar un pipeline unificado para procesar trayectorias de articulaciones 3D en plantillas estáticas compatibles con CNN 2D.
• Evaluar la robustez y el rendimiento de las GSI frente a cambios de apariencia y punto de vista.

Principales métodos:

• Codificación de trayectorias de articulaciones 3D en plantillas esqueléticas 2D basadas en líneas y articulaciones (GSI).
• Implementación de un pipeline de procesamiento que involucra normalización de topología, alineación de vistas, proyección y renderizado.
• Análisis de los factores centrales de diseño en el conjunto de datos GRIDDS y evaluación del rendimiento en el conjunto de datos CASIA-B.

Principales resultados:

• Las variantes de GSI demuestran una menor degradación del rendimiento en condiciones de apariencia variables (punto de vista, ropa, objetos transportados) en comparación con las imágenes de energía de marcha.
• Las GSI exhiben una mayor estabilidad en escenarios de reconocimiento de marcha inter-vista severos.
• Mientras que las imágenes de energía de marcha logran una mayor precisión en la misma vista, las GSI ofrecen una robustez superior.

Conclusiones:

• Las plantillas esqueléticas compactas como las GSI pueden complementar eficazmente los métodos de reconocimiento de marcha basados en apariencia.
• Las imágenes de esqueletos de marcha propuestas muestran una promesa para mejorar la robustez de los sistemas de identificación humana.
• Los avances futuros en la estimación de la pose humana 3D podrían mejorar aún más la utilidad del reconocimiento de marcha basado en plantillas esqueléticas.