Show simple item record

dc.contributorRigoll, Gerhard
dc.contributorGeiger, Jürgen
dc.contributor.authorAnguera Jordà, Adriana
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions
dc.date.accessioned2013-01-31T15:50:12Z
dc.date.available2013-01-31T15:50:12Z
dc.date.issued2012-08-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2099.1/16982
dc.description.abstract[ANGLÈS] In this document we present the study of acoustic gait recognition using large scale feature extraction and support vector machines. This work includes the presentation of the database recorded in two phases, with a total of 305 people walking in three different ways that took part in the recordings, the classifier that has been used for the investigation, namely Support Vector Machines, and a section of experiments and results presented after all the experiments have been carried out. In addition, there is a conclusion with a summary of the work and some ideas that could be fulfilled by researchers interested in the theme. A good people recognition has been achieved using this method, obtaining almost a 40% of correctly classified people walking in a normal way. However, the study has gone further trying also a gender and shoe type identification. Surprisingly, these results have proved to get a better classification, obtaining around a 70% of correctly classified people for the gender classification and around a 60% for the shoe type classification.
dc.description.abstract[CASTELLÀ] En este documento se presenta el estudio del reconocimiento acústico del movimiento utilizando extracción de características a gran escala y máquinas de vectores de soporte. Este trabajo incluye la presentación de una base de datos grabada en dos fases, con un total de 305 personas caminando de tres maneras distintas que participaron en las grabaciones, el clasificador utilizado para la investigación, concretamente Máquinas de Vectores de Soporte, y una sección de experimentos y resultados presentados tras haber llevado a cabo todos los experimentos. A continuación, hay una conclusión con el resumen del trabajo realizado y algunas ideas que pueden ser desarrolladas por investigadores interesados en el tema. Se ha podido conseguir un buen reconocimiento de las personas utilizando este método, obteniendo casi el 40% de personas correctamente clasificadas caminando de manera normal. Sin embargo, el estudio ha ido más allá tratando también de realizar una clasificación según el género de la persona o el tipo de calzado que llevaba. Sorprendentemente, estos últimos resultados nos han demostrado tener una mejor clasificación, obteniendo alrededor de un 70% de personas correctamente clasificadas para la clasificación de género, y alrededor de un 60% para la clasificación de calzado.
dc.description.abstract[CATALÀ] En aquest document es presenta l'estudi del reconeixement acústic del moviment utilitzant extracció de característiques a gran escala i màquines de vectors de suport. Aquest treball inclou la presentació d'una base de dades gravada en dos fases, amb un total de 305 persones caminant de tres maneres diferents que van participar en les gravacions, el classificador que s'ha utilitzat per a la investigació, concretament Màquines de Vectors de Suport, i una secció d'experiments i resultats presentats després d'haver dut a terme tots els experiments. A continuació, hi ha una conclusió amb el resum del treball realitzat i algunes idees que poden ser desenvolupades per investigadors interessats en el tema. S'ha pogut aconseguir un bon reconeixement de les persones utilitzant aquest mètode, obtenint quasi el 40% de persones classificades correctament caminant de manera normal. Tanmateix, l'estudi ha anat més enllà intentant també fer una classificació segons el gènere de la persona o el tipus de calçat que duia. Sorprenentment, aquests últims resultats ens han demostrat tenir una millor classificació, obtenint al voltant d'un 70% de persones classificades correctament per la classificació de gènere, i al voltant d'un 60% per la calssificació de calçat.
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.publisherTechnische Universität München
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la parla i del senyal acústic
dc.subject.lcshIdentification
dc.subject.lcshSignal processing--Digital techniques
dc.subject.lcshComputer sound processing
dc.subject.otherSVM
dc.subject.otherpeople
dc.subject.otheridentification
dc.subject.othershoe
dc.subject.otherWeka
dc.subject.otherexperiments
dc.subject.otherclassification
dc.subject.otherreconocimiento
dc.subject.othercalzado
dc.subject.otherexperimentos
dc.subject.otherclasificación
dc.subject.otheracústica
dc.titleAcoustic Gait Recognition Using Large Scale Feature Extraction and Support Vector Machines
dc.title.alternativeReconocimiento acústico del movimiento usando extracción de características a gran escala y máquinas de vectores de soporte
dc.title.alternativeReconeixement acústic del moviment utilitzant extracció de característiques a gran escala i màquines de vectors de suport
dc.typeMaster thesis (pre-Bologna period)
dc.subject.lemacIdentificació de persones
dc.subject.lemacTractament del senyal--Tècniques digitals
dc.subject.lemacSo--Tractament per ordinador
dc.identifier.slugETSETB-230.83308
dc.rights.accessOpen Access
dc.date.updated2013-01-24T06:51:12Z
dc.audience.educationlevelEstudis de primer/segon cicle
dc.audience.mediatorEscola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona
dc.contributor.covenanteeTechnische Universität München


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license: Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain