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A Review of Techniques on Gait-Based Person Re-Identification
Copyright (c) 2023 Babak Rahi, Maozhen Li and Man Qi. Person re-identification at a distance across multiple non-overlapping cameras has been an active research area for years. In the past ten years, short-term Person re-identification techniques have made great strides in accuracy using only appearance features in limited environments. However, massive intra-class variations and inter-class confusion limit their ability to be used in practical applications. Moreover, appearance consistency can only be assumed in a short time span from one camera to the other. Since the holistic appearance will change drastically over days and weeks, the technique, as mentioned above, will be ineffective. Practical applications usually require a long-term solution in which the subject's appearance and clothing might have changed after the elapse of a significant period. Facing these problems, soft biometric features such as Gait has stirred much interest in the past years. Nevertheless, even Gait can vary with illness, ageing and emotional states, walking surfaces, shoe types, clothes types, carried objects (by the subject) and even environment clutters. Therefore, Gait is considered as a temporal cue that could provide biometric motion information. On the other hand, the shape of the human body could be viewed as a spatial signal which can produce valuable information. So extracting discriminative features from both spatial and temporal domains would benefit this research. This article examines the main approaches used in gait analysis for re-identification over the past decade. We identify several relevant dimensions of the problem and provide a taxonomic analysis of current research. We conclude by reviewing the performance levels achievable with current technology and providing a perspective on the most challenging and promising research directions.This research received no external funding
Data-Driven Classification Methods for Craniosynostosis Using 3D Surface Scans
Diese Arbeit befasst sich mit strahlungsfreier Klassifizierung von
Kraniosynostose mit zusätzlichem Schwerpunkt auf Datenaugmentierung und auf
die Verwendung synthetischer Daten als Ersatz für klinische Daten.
Motivation: Kraniosynostose ist eine Erkrankung, die Säuglinge
betrifft und zu Kopfdeformitäten führt. Diagnose mittels strahlungsfreier 3D
Oberflächenscans ist eine vielversprechende Alternative zu traditioneller
computertomographischer Bildgebung. Aufgrund der niedrigen Prävalenz und
schwieriger Anonymisierbarkeit sind klinische Daten nur spärlich vorhanden.
Diese Arbeit adressiert diese Herausforderungen, indem sie neue
Klassifizierungsalgorithmen vorschlägt, synthetische Daten für die
wissenschaftliche Gemeinschaft erstellt und zeigt, dass es möglich ist,
klinische Daten vollständig durch synthetische Daten zu ersetzen, ohne die
Klassifikationsleistung zu beeinträchtigen.
Methoden: Ein Statistisches Shape Modell (SSM) von
Kraniosynostosepatienten wird erstellt und öffentlich zugänglich gemacht. Es
wird eine 3D-2D-Konvertierung von der 3D-Gittergeometrie in ein 2D-Bild
vorgeschlagen, die die Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) und
Datenaugmentierung im Bildbereich ermöglicht. Drei Klassifizierungsansätze
(basierend auf cephalometrischen Messungen, basierend auf dem SSM, und
basierend auf den 2D Bildern mit einem CNN) zur Unterscheidung zwischen
drei Pathologien und einer Kontrollgruppe werden vorgeschlagen und bewertet.
Schließlich werden die klinischen Trainingsdaten vollständig durch
synthetische Daten aus einem SSM und einem generativen adversarialen Netz
(GAN) ersetzt.
Ergebnisse: Die vorgeschlagene CNN-Klassifikation übertraf
konkurrierende Ansätze in einem klinischen Datensatz von 496 Probanden und
erreichte einen F1-Score von 0,964. Datenaugmentierung erhöhte den F1-Score
auf 0,975. Zuschreibungen der Klassifizierungsentscheidung zeigten hohe
Amplituden an Teilen des Kopfes, die mit Kraniosynostose in Verbindung stehen.
Das Ersetzen der klinischen Daten durch synthetische Daten, die mit einem SSM
und einem GAN erstellt wurden, ergab noch immer einen F1-Score von über
0,95, ohne dass das Modell ein einziges klinisches Subjekt gesehen hatte.
Schlussfolgerung: Die vorgeschlagene Umwandlung von 3D-Geometrie in
ein 2D-kodiertes Bild verbesserte die Leistung bestehender Klassifikatoren und
ermöglichte eine Datenaugmentierung während des Trainings. Unter Verwendung
eines SSM und eines GANs konnten klinische Trainingsdaten durch synthetische
Daten ersetzt werden. Diese Arbeit verbessert bestehende diagnostische
Ansätze auf strahlungsfreien Aufnahmen und demonstriert die Verwendbarkeit von
synthetischen Daten, was klinische Anwendungen objektiver, interpretierbarer,
und weniger kostspielig machen
Program and Proceedings: The Nebraska Academy of Sciences 1880-2023. 142th Anniversary Year. One Hundred-Thirty-Third Annual Meeting April 21, 2023. Hybrid Meeting: Nebraska Wesleyan University & Online, Lincoln, Nebraska
AERONAUTICS & SPACE SCIENCE Chairperson(s): Dr. Scott Tarry & Michaela Lucas
HUMANS PAST AND PRESENT Chairperson(s): Phil R. Geib & Allegra Ward
APPLIED SCIENCE & TECHNOLOGY SECTION Chairperson(s): Mary Ettel
BIOLOGY Chairpersons: Lauren Gillespie, Steve Heinisch, and Paul Davis
BIOMEDICAL SCIENCES Chairperson(s): Annemarie Shibata, Kimberly Carlson, Joseph Dolence, Alexis Hobbs, James Fletcher, Paul Denton
CHEM Section Chairperson(s): Nathanael Fackler
EARTH SCIENCES Chairpersons: Irina Filina, Jon Schueth, Ross Dixon, Michael Leite
ENVIRONMENTAL SCIENCE Chairperson: Mark Hammer
PHYSICS Chairperson(s): Dr. Adam Davis
SCIENCE EDUCATION Chairperson: Christine Gustafson
2023 Maiben Lecturer: Jason Bartz
2023 FRIEND OF SCIENCE AWARD TO: Ray Ward and Jim Lewi
2021-2022, University of Memphis bulletin
University of Memphis bulletin containing the graduate catalog for 2021-2022.https://digitalcommons.memphis.edu/speccoll-ua-pub-bulletins/1441/thumbnail.jp
2016-2017, University of Memphis bulletin
University of Memphis bulletin containing the graduate catalog for 2016-2017.https://digitalcommons.memphis.edu/speccoll-ua-pub-bulletins/1436/thumbnail.jp
Haptics: Science, Technology, Applications
This open access book constitutes the proceedings of the 13th International Conference on Human Haptic Sensing and Touch Enabled Computer Applications, EuroHaptics 2022, held in Hamburg, Germany, in May 2022. The 36 regular papers included in this book were carefully reviewed and selected from 129 submissions. They were organized in topical sections as follows: haptic science; haptic technology; and haptic applications
A Study on Automatic Latent Fingerprint Identification System
Latent fingerprints are the unintentional impressions found at the crime scenes and are considered crucial evidence in criminal identification. Law enforcement and forensic agencies have been using latent fingerprints as testimony in courts. However, since the latent fingerprints are accidentally leftover on different surfaces, the lifted prints look inferior. Therefore, a tremendous amount of research is being carried out in automatic latent fingerprint identification to improve the overall fingerprint recognition performance. As a result, there is an ever-growing demand to develop reliable and robust systems. In this regard, we present a comprehensive literature review of the existing methods utilized in latent fingerprint acquisition, segmentation, quality assessment, enhancement, feature extraction, and matching steps. Later, we provide insight into different benchmark latent datasets available to perform research in this area. Our study highlights various research challenges and gaps by performing detailed analysis on the existing state-of-the-art segmentation, enhancement, extraction, and matching approaches to strengthen the research
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