Gait Data for Efficient Gender Recognition

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Issue:32 Special Issue
Gait Data for Efficient Gender Recognition

Gait Data for Efficient Gender Recognition

Authors : Zehra KARAPINAR ŞENTÜRK

Pages : 27-31

Doi:10.31590/ejosat.1040002

View : 18 | Download : 11

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Biyometrik tanıma uygulamaları, çoğunlukla otomatik algılama için güvenilirlik ve kullanım kolaylığı nedeniyle günümüzde sıklıkla kullanılmaktadır. Kimlik doğrulama ve cinsiyet sınıflandırması için göz, yüz, parmak izi ve sese dayalı birçok uygulama bulunmaktadır. Bu makalede, insanların adımlarının özelliklerini kullanarak cinsiyet tespiti üzerinde durduk. Farklı bir biyometrik işaret araştırıldı. Kişilerin cinsiyet bilgilerini belirlemek için yürüyüş analizleri yapıldı. Bir yürüyüşün hızı, değişkenliği, simetrisi gibi temel parametreleri, Physilog 5 sensörü ile elde edilen çeşitli geçici, uzamsal ve yükseklik parametreleri analizde kullanılmıştır. Bu öznitelikler temel alınarak bir 321-D öznitelik vektörü oluşturulmuş ve bunlarla bir Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli eğitilmiştir. %95.83 doğruluk elde edildi. Deneysel sonuçlar, önerilen YSA tabanlı yürüyüş analizi sisteminin cinsiyet sınıflandırması için en son teknolojiye karşı başarısını göstermektedir.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Yürüyüş Analizi, Cinsiyet Sınıflandırması

ORIGINAL ARTICLE URL

VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.