Real-time human ambulation, activity, and physiological monitoring:taxonomy of issues, techniques, applications, challenges and limitations

Automated methods of real-time, unobtrusive, human ambulation, activity, and wellness monitoring and data analysis using various algorithmic techniques have been subjects of intense research. The general aim is to devise effective means of addressing the demands of assisted living, rehabilitation, and clinical observation and assessment through sensor-based monitoring. The research studies have resulted in a large amount of literature. This paper presents a holistic articulation of the research studies and offers comprehensive insights along four main axes: distribution of existing studies; monitoring device framework and sensor types; data collection, processing and analysis; and applications, limitations and challenges. The aim is to present a systematic and most complete study of literature in the area in order to identify research gaps and prioritize future research directions

Towards automated visual surveillance using gait for identity recognition and tracking across multiple non-intersecting cameras

Despite the fact that personal privacy has become a major concern, surveillance technology is now becoming ubiquitous in modern society. This is mainly due to the increasing number of crimes as well as the essential necessity to provide secure and safer environment. Recent research studies have confirmed now the possibility of recognizing people by the way they walk i.e. gait. The aim of this research study is to investigate the use of gait for people detection as well as identification across different cameras. We present a new approach for people tracking and identification between different non-intersecting un-calibrated stationary cameras based on gait analysis. A vision-based markerless extraction method is being deployed for the derivation of gait kinematics as well as anthropometric measurements in order to produce a gait signature. The novelty of our approach is motivated by the recent research in biometrics and forensic analysis using gait. The experimental results affirmed the robustness of our approach to successfully detect walking people as well as its potency to extract gait features for different camera viewpoints achieving an identity recognition rate of 73.6 % processed for 2270 video sequences. Furthermore, experimental results confirmed the potential of the proposed method for identity tracking in real surveillance systems to recognize walking individuals across different views with an average recognition rate of 92.5 % for cross-camera matching for two different non-overlapping views.<br/

Gait recognition from multiple view-points

A la finalización de la tesis, la principal conclusión que se extrae es que la forma de andar permite identificar a las personas con una buena precisión (superior al 90 por ciento y llegando al 99 por ciento en determinados casos). Centrándonos en los diferentes enfoques desarrollados, el método basado en características extraídas a mano está especialmente indicado para bases de datos pequeñas en cuanto a número de muestras, ya que obtiene una buena precisión necesitando pocos datos de entrenamiento. Por otro lado, la aproximación basada en deep learning permite obtener buenos resultados para bases de datos grandes con la ventaja de que el tamaño de entrada puede ser muy pequeño, permitiendo una ejecución muy rápida. El enfoque incremental está especialmente indicado para entornos en los que se requieran añadir nuevos sujetos al sistema sin tener que entrenar el método de nuevo debido a los altos costes de tiempo y energía. Por último, el estudio de consumo nos ha permitido definir una serie de recomendaciones para poder minimizar el consumo de energía durante el entrenamiento de las redes profundas sin penalizar la precisión de las mismas. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 14 de diciembre 2018.Arquitectura de Computadores Resumen tesis: La identificación automática de personas está ganando mucha importancia en los últimos años ya que se puede aplicar en entornos que deben ser seguros (aeropuertos, centrales nucleares, etc) para agilizar todos los procesos de acceso. La mayoría de soluciones desarrolladas para este problema se basan en un amplio abanico de características físicas de los sujetos, como pueden ser el iris, la huella dactilar o la cara. Sin embargo, este tipo de técnicas tienen una serie de limitaciones ya que requieren la colaboración por parte del sujeto a identificar o bien son muy sensibles a cambios en la apariencia. Sin embargo, el reconocimiento del paso es una forma no invasiva de implementar estos controles de seguridad y, adicionalmente, no necesita la colaboración del sujeto. Además, es robusto frente a cambios en la apariencia del individuo ya que se centra en el movimiento. El objetivo principal de esta tesis es desarrollar un nuevo método para la identificación de personas a partir de la forma de caminar en entornos de múltiples vistas. Como entrada usamos el flujo óptico que proporciona una información muy rica sobre el movimiento del sujeto mientras camina. Para cumplir este objetivo, se han desarrollado dos técnicas diferentes: una basada en un enfoque tradicional de visión por computador donde se extraen manualmente características que definen al sujeto y, una segunda aproximación basada en aprendizaje profundo (deep learning) donde el propio método extrae sus características y las clasifica automáticamente. Además, para este último enfoque, se ha desarrollado una implementación basada en aprendizaje incremental para añadir nuevas clases sin entrenar el modelo desde cero y, un estudio energético para optimizar el consumo de energía durante el entrenamiento