Covariate conscious approach for Gait recognition based upon Zernike moment invariants

Gait recognition i.e. identification of an individual from his/her walking pattern is an emerging field. While existing gait recognition techniques perform satisfactorily in normal walking conditions, there performance tend to suffer drastically with variations in clothing and carrying conditions. In this work, we propose a novel covariate cognizant framework to deal with the presence of such covariates. We describe gait motion by forming a single 2D spatio-temporal template from video sequence, called Average Energy Silhouette image (AESI). Zernike moment invariants (ZMIs) are then computed to screen the parts of AESI infected with covariates. Following this, features are extracted from Spatial Distribution of Oriented Gradients (SDOGs) and novel Mean of Directional Pixels (MDPs) methods. The obtained features are fused together to form the final well-endowed feature set. Experimental evaluation of the proposed framework on three publicly available datasets i.e. CASIA dataset B, OU-ISIR Treadmill dataset B and USF Human-ID challenge dataset with recently published gait recognition approaches, prove its superior performance.Comment: 11 page

Content-based Video Retrieval by Integrating Spatio-Temporal and Stochastic Recognition of Events

As amounts of publicly available video data grow the need to query this data efficiently becomes significant. Consequently content-based retrieval of video data turns out to be a challenging and important problem. We address the specific aspect of inferring semantics automatically from raw video data. In particular, we introduce a new video data model that supports the integrated use of two different approaches for mapping low-level features to high-level concepts. Firstly, the model is extended with a rule-based approach that supports spatio-temporal formalization of high-level concepts, and then with a stochastic approach. Furthermore, results on real tennis video data are presented, demonstrating the validity of both approaches, as well us advantages of their integrated us

Vision Science and Technology at NASA: Results of a Workshop

A broad review is given of vision science and technology within NASA. The subject is defined and its applications in both NASA and the nation at large are noted. A survey of current NASA efforts is given, noting strengths and weaknesses of the NASA program

Une méthode de reconnaissance des expressions du visage basée sur la perception

Session "Atelier VISAGES"National audienceLes humains peuvent reconnaître très facilement les expressions du visage en temps réel. Toutefois, la reconnaissance fiable et rapide des expressions faciales en temps réel est une tâche difficile pour un ordinateur. Nous présentons une nouvelle approche de reconnaissance de trois type d'expressions faciales qui se base sur l'idée de ne considérer que de petites régions du visage bien définies pour en extraire les caractéristiques. Cette proposition est basée sur une étude psycho-visuel expérimental menée avec un eye-tracker. Les mouvements des yeux de quinze sujets ont été enregistrés dans des conditions de visualisation libre d'une collection de 54 vidéos montrant six expressions faciales universelles. Les résultats de cette étude montrent que pour certaines expressions du visage une unique région est perceptuellement plus attractive que les autres. Les autres expressions montrent une attractivité pour deux ou trois régions du visage. Cette connaissance est utilisée pour définir une méthode de reconnaissance se concentrant uniquement sur certaines régions perceptuellement attrayantes du visage et ainsi réduire par un facteur de deux les temps de calcul. Nos résultats montrent une précision de reconnaissance automatique de trois expressions de 99.5% sur la base de données d'expression faciale Cohn-Kanade