As a contribution to reproducible research, this paper presents a framework and a database to improve the development, evaluation and comparison of methods for gait recognition from motion capture (MoCap) data. The evaluation framework provides implementation details and source codes of state-of-the-art human-interpretable geometric features as well as our own approaches where gait features are learned by a modification of Fisher's Linear Discriminant Analysis with the Maximum Margin Criterion, and by a combination of Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis. It includes a description and source codes of a mechanism for evaluating four class separability coefficients of feature space and four rank-based classifier performance metrics. This framework also contains a tool for learning a custom classifier and for classifying a custom query on a custom gallery. We provide an experimental database along with source codes for its extraction from the general CMU MoCap database.

Gait recognition from motion capture data, as a pattern classification discipline, can be improved by the use of machine learning. This paper contributes to the state-of-the-art with a statistical approach for extracting robust gait features directly from raw data by a modification of Linear Discriminant Analysis with Maximum Margin Criterion. Experiments on the CMU MoCap database show that the suggested method outperforms thirteen relevant methods based on geometric features and a method to learn the features by a combination of Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis. The methods are evaluated in terms of the distribution of biometric templates in respective feature spaces expressed in a number of class separability coefficients and classification metrics. Results also indicate a high portability of learned features, that means, we can learn what aspects of walk people generally differ in and extract those as general gait features. Recognizing people without needing group-specific features is convenient as particular people might not always provide annotated learning data. As a contribution to reproducible research, our evaluation framework and database have been made publicly available. This research makes motion capture technology directly applicable for human recognition.

In the field of gait recognition from motion capture data, designing human-interpretable gait features is a common practice of many fellow researchers. To refrain from ad-hoc schemes and to find maximally discriminative features we may need to explore beyond the limits of human interpretability. This paper contributes to the state-of-the-art with a machine learning approach for extracting robust gait features directly from raw joint coordinates. The features are learned by a modification of Linear Discriminant Analysis with Maximum Margin Criterion so that the identities are maximally separated and, in combination with an appropriate classifier, used for gait recognition. Experiments on the CMU MoCap database show that this method outperforms eight other relevant methods in terms of the distribution of biometric templates in respective feature spaces expressed in four class separability coefficients. Additional experiments indicate that this method is a leading concept for rank-based classifier systems.

MoCap-based human identification, as a pattern recognition discipline, can be optimized using a machine learning approach. Yet in some applications such as video surveillance new identities can appear on the fly and labeled data for all encountered people may not always be available. This work introduces the concept of learning walker-independent gait features directly from raw joint coordinates by a modification of the Fisher Linear Discriminant Analysis with Maximum Margin Criterion. Our new approach shows not only that these features can discriminate different people than who they are learned on, but also that the number of learning identities can be much smaller than the number of walkers encountered in the real operation.

这项工作提供了基于软性生物识别的视频监视系统的设计 - 来自MOCAP数据的步态识别。主要重点是视频监视场景的两个实质性问题：（1）步行者不合作提供学习数据以建立其身份，并且（2）数据通常是嘈杂或不完整的。我们表明，只需要几个人类步态循环的例子来学习原始MOCAP数据的投影，以在身份良好分离的低维基空间上学习。通过最大边距标准（MMC）方法学到的潜在特征比任何集合的几何特征更好地区分。 MMC方法对于嘈杂的数据也非常健壮，即使只有一小部分接头，也可以正常工作。设计的总体工作流程直接适用于基于可用的MOCAP技术和步态分析算法的日常操作。在我们介绍的概念中，沃克的身份由在监视系统中的事件中收集的一系列步态数据来表示：它们是行走的方式。

人步态周期中的哪些联合相互作用可以用作生物特征？大多数关于步态识别的方法都缺乏解释性。我们通过图形Granger因果推断提出了步态序列的可解释特征表示。标准化运动捕获格式中一个人的步态序列构成了一组3D关节空间轨迹，被设想为及时相互作用的关节的因果系统。我们将图形Granger模型（GGM）应用于关节之间的所谓Granger因果图，以作为对人步态的歧视性和视觉上解释的表示。我们通过建立的分类和类别评估指标评估GGM特征空间中的11个距离函数。我们的实验表明，根据度量，GGM最合适的距离函数是总规范距离和KY-Fan 1-Norm距离。实验还表明，GGM能够检测到最歧视性的关节相互作用，并且在正确的分类率和戴维斯 - 博尔丁指数中优于五个相关的可解释模型。拟议的GGM模型可以作为运动机能学步态分析或视频监视中的步态识别的补充工具。

目前，现有的步态识别系统专注于从轮廓图像中提取强大的步态特征的开发方法，他们确实取得了巨大的成功。然而，步态可以对衣服和携带物品等外观特征敏感。与基于外观的方法相比，由于对这些变化的稳健性，基于模型的步态识别是有前途的。近年来，随着人类姿势估计的发展，基于模型的步态识别方法的难度已被减轻。在本文中，为了抵抗受试者的增加和视图变化，建立了局部特征，提出了暹罗网络以最大化来自相同主题的样本的距离。我们利用近期行动识别的进步将人类姿势序列嵌入到向量中，并引入空间 - 时间图卷积块（STGCB），该卷积块（STGCB）已经过去用于步态识别的动作识别。在名为OuMVLP-POSE的非常大的人口数据集的实验和流行的DataSet，Casia-B，表明我们的方法在基于模型的步态识别中归档一些最先进的（SOTA）性能。我们的方法的代码和模型可在接受后的https://github.com/timelesnive/gait-for-large-dataset中获得。

步态识别是从步行或跑步等两足动力中识别人类的过程。因此，步态数据是隐私敏感信息，应在可能的情况下匿名化。随着高质量步态记录技术的兴起，例如深度摄像头或运动捕获西服，捕获和处理越来越多的详细步态数据。 Metaverse的介绍和崛起只是一种流行的应用程序场景，在该方案中，用户步态被转移到数字化头像上。作为开发高质量步态数据有效匿名技术的第一步，我们研究了运动数据的不同方面，以量化其对步态识别的贡献。我们首先从有关人步态感知的文献中提取特征类别，然后为每个类别设计实验，以评估它们所包含的信息有助于识别成功。我们的结果表明，步态匿名化将具有挑战性，因为数据是高度冗余和相互依存的。

人体步态是指不仅代表活动能力的每日运动，而且还可以用人类观察者或计算机来识别步行者。最近的研究表明，步态甚至传达了有关沃克情绪的信息。不同情绪状态中的个体可能显示出不同的步态模式。各种情绪和步态模式之间的映射为自动情绪识别提供了新的来源。与传统的情绪检测生物识别技术（例如面部表达，言语和生理参数）相比，步态是可以观察到的，更难以模仿，并且需要从该主题中进行较少的合作。这些优势使步态成为情感检测的有前途的来源。本文回顾了有关基于步态的情绪检测的当前研究，尤其是关于步态参数如何受到不同情绪状态的影响以及如何通过不同的步态模式识别情绪状态的研究。我们专注于情感识别过程中应用的详细方法和技术：数据收集，预处理和分类。最后，我们讨论了使用智能计算和大数据的最先进技术的状态来讨论高效有效的基于步态的情感识别的可能发展。

由于它们过去证明的准确性较低，因此对3D摄像机进行步态分析的使用受到了高度质疑。本文介绍的研究的目的是提高机器人安装在人体步态分析中的估计的准确性，通过应用监督的学习阶段。 3D摄像头安装在移动机器人中，以获得更长的步行距离。这项研究表明，通过使用从认证的Vicon系统获得的数据训练的人工神经网络对相机的原始估计进行后处理，从而改善了运动步态信号和步态描述符的检测。为此，招募了37名健康参与者，并使用ORBBEC ASTRA 3D摄像头收集了207个步态序列的数据。有两种基本的训练方法：使用运动学步态信号并使用步态描述符。前者试图通过减少误差并增加相对于Vicon系统的相关性来改善运动步态信号的波形。第二个是一种更直接的方法，专注于直接使用步态描述符训练人工神经网络。在训练之前和之后测量了3D摄像头的精度。在两种训练方法中，都观察到了改进。运动步态信号显示出较低的错误和相对于地面真理的较高相关性。检测步态描述符的系统的准确性也显示出很大的改进，主要是运动学描述符，而不是时空。在比较两种训练方法时，不可能定义哪个是绝对最好的。因此，我们认为，培训方法的选择将取决于要进行的研究的目的。这项研究揭示了3D摄像机的巨大潜力，并鼓励研究界继续探索他们在步态分析中的使用。

人的步态被认为是一种独特的生物识别标识符，其可以在距离处以覆盖方式获取。但是，在受控场景中捕获的现有公共领域步态数据集接受的模型导致应用于现实世界无约束步态数据时的剧烈性能下降。另一方面，视频人员重新识别技术在大规模公共可用数据集中实现了有希望的性能。鉴于服装特性的多样性，衣物提示对于人们的认可不可靠。因此，实际上尚不清楚为什么最先进的人重新识别方法以及他们的工作。在本文中，我们通过从现有的视频人重新识别挑战中提取剪影来构建一个新的步态数据集，该挑战包括1,404人以不受约束的方式行走。基于该数据集，可以进行步态认可与人重新识别之间的一致和比较研究。鉴于我们的实验结果表明，目前在受控情景收集的数据下设计的目前的步态识别方法不适合真实监视情景，我们提出了一种名为Realgait的新型步态识别方法。我们的结果表明，在实际监视情景中识别人的步态是可行的，并且潜在的步态模式可能是视频人重新设计在实践中的真正原因。

肌肉骨骼和神经系统疾病是老年人行走问题的最常见原因，它们通常导致生活质量降低。分析步行运动数据手动需要训练有素的专业人员，并且评估可能并不总是客观的。为了促进早期诊断，最近基于深度学习的方法显示了自动分析的有希望的结果，这些方法可以发现传统的机器学习方法中未发现的模式。我们观察到，现有工作主要应用于单个联合特征，例如时间序列的联合职位。由于发现了诸如通常较小规模的医疗数据集的脚之间的距离（即步幅宽度）之类的挑战，因此这些方法通常是优选的。结果，我们提出了一种解决方案，该解决方案明确地将单个关节特征和关节间特征作为输入，从而使系统免于从小数据中发现更复杂的功能。由于两种特征的独特性质，我们引入了一个两流框架，其中一个流从关节位置的时间序列中学习，另一个从相对关节位移的时间序列中学习。我们进一步开发了一个中层融合模块，以将发现的两个流中发现的模式结合起来进行诊断，从而导致数据互补表示，以获得更好的预测性能。我们使用3D骨架运动的基准数据集涉及45例肌肉骨骼和神经系统疾病的患者，并实现95.56％的预测准确性，效果优于最先进的方法，从而验证了我们的系统。

步态识别旨在通过相机来识别一个距离的人。随着深度学习的出现，步态识别的重大进步通过使用深度学习技术在许多情况下取得了鼓舞人心的成功。然而，对视频监视的越来越多的需求引入了更多的挑战，包括在各种方差下进行良好的识别，步态序列中的运动信息建模，由于协议方差，生物量标准安全性和预防隐私而引起的不公平性能比较。本文对步态识别的深度学习进行了全面的调查。我们首先介绍了从传统算法到深层模型的步态识别的奥德赛，从而提供了对步态识别系统的整个工作流程的明确知识。然后，从深度表示和建筑的角度讨论了步态识别的深入学习，并深入摘要。具体而言，深层步态表示分为静态和动态特征，而深度体系结构包括单流和多流架构。遵循我们提出的新颖性分类法，它可能有益于提供灵感并促进对步态认识的感知。此外，我们还提供了所有基于视觉的步态数据集和性能分析的全面摘要。最后，本文讨论了一些潜在潜在前景的开放问题。

人类身份是对日常生活中许多应用的关键要求，例如个性化服务，自动监视，连续身份验证和大流行期间的接触跟踪等。这项工作研究了跨模式人类重新识别（REID）的问题，对跨摄像机允许区域（例如街道）和摄像头限制区域（例如办公室）的常规人类运动的反应。通过利用新出现的低成本RGB-D摄像机和MMWave雷达，我们提出了同时跨模式多人REID的首个视觉RF系统。首先，为了解决基本模式间差异，我们提出了一种基于人体观察到的镜面反射模型的新型签名合成算法。其次，引入了有效的跨模式深度度量学习模型，以应对在雷达和相机之间由非同步数据引起的干扰。通过在室内和室外环境中进行的广泛实验，我们证明了我们所提出的系统能够达到约92.5％的TOP-1准确性，而在56名志愿者中，〜97.5％的前5位精度。我们还表明，即使传感器的视野中存在多个主题，我们提出的系统也能够重新识别受试者。

人类行动识别仍然存在许多具有挑战性的问题，例如不同的观点，遮挡，照明条件，人体大小和行动速度，尽管它已被广泛用于不同的领域。为了解决这些挑战，已经开发了Kinect深度传感器以记录实时深度序列，这对人类衣服和照明条件的颜色不敏感。在文献中报告了许多关于识别人类行动的方法，例如HON4D，HOPC，RBD和HDG，它们分别使用4D表面法线，POINTCLOUD，基于骨架的模型和深度梯度，以捕获来自深度视频或骨架数据的判别信息。在本研究项目中，将使用五个基准数据集进行分析和评估四个上述算法的性能，该数据集涵盖了诸如噪声，视点，背景折叠和闭塞等诸如噪声的具有挑战性的问题。我们还通过UWA3D MultiView活动数据集实现并改进了HDG算法，并应用于跨视图动作识别。此外，我们使用HDG中各个特征向量的不同组合进行性能评估。实验结果表明，我们对HDG的改进优于其他三种最先进的算法，用于跨视图动作识别。

通常，基于生物谱系的控制系统可能不依赖于各个预期行为或合作适当运行。相反，这种系统应该了解未经授权的访问尝试的恶意程序。文献中提供的一些作品建议通过步态识别方法来解决问题。这些方法旨在通过内在的可察觉功能来识别人类，尽管穿着衣服或配件。虽然该问题表示相对长时间的挑战，但是为处理问题的大多数技术存在与特征提取和低分类率相关的几个缺点，以及其他问题。然而，最近的深度学习方法是一种强大的一组工具，可以处理几乎任何图像和计算机视觉相关问题，为步态识别提供最重要的结果。因此，这项工作提供了通过步态认可的关于生物识别检测的最近作品的调查汇编，重点是深入学习方法，强调他们的益处，暴露出弱点。此外，它还呈现用于解决相关约束的数据集，方法和体系结构的分类和表征描述。

步态识别是与每个人相关的独特生物特征模式的表征，可以用来识别无直接接触的人。具有相对较大受试者的公共步态数据库可以为将来的研究提供一个很好的机会，以建立和验证步态身份验证模型。这项研究的目的是引入一个由93个人类受试者的全面步态数据库，他们在两个不同的课程中行走在两个端点（320米）之间，并使用两台智能手机记录其步态数据，一个附着在右大腿上，另一个附着在左侧。腰部。该数据是通过基于深度学习的方法来利用的，该方法需要足够的时间点。记录包括年龄，性别，吸烟，每日运动时间，身高和体重在内的元数据。该数据集可公开使用。

社会偏移和温度筛选已被广泛用于抵消Covid-19大流行，从全世界的学术界，工业和公共主管部门引发极大的兴趣。虽然大多数解决方案分别处理了这些方面，但它们的组合将极大地利用对公共空间的持续监测，并有助于触发有效的对策。这项工作介绍了毫米杀虫雷达和红外成像传感系统，在室内空间中进行了不引人注目的和隐私，在室内空间中进行了不显眼和隐私。 Millitrace-IR通过强大的传感器融合方法，MM波雷达和红外热摄像机结合。它通过在热摄像机图像平面和雷达参考系统中的人体运动中共同跟踪受试者的面，实现了偏移和体温的完全自动测量。此外，毫米itrace-IR执行接触跟踪：热相机传感器可靠地检测体温高的人，随后通过雷达以非侵入方式追踪大型室内区域。进入新房间时，通过深神经网络从雷达反射计算与雷达反射的步态相关的特征，并使用加权的极端学习机作为最终重新识别工具，在其他人之间重新识别一个主题。从实际实施中获得的实验结果，从毫米 - IR的实际实施中展示了距离/轨迹估计的排入量级精度，个人间距离估计（对受试者接近0.2米的受试者有效），以及精确的温度监测（最大误差0.5 {\ deg} c）。此外，毫米itrace-IR通过高精度（95％）的人重新识别，在不到20秒内提供接触跟踪。

近年来，抑郁症的发病率在全世界迅速上升，但大规模的抑郁症筛查仍然具有挑战性。步态分析提供了抑郁症的非接触，低成本和高效的早期筛查方法。然而，基于步态分析的抑郁症的早期筛查缺乏足够的有效样本数据。在本文中，我们提出了一种用于评估抑郁症风险的骨架数据增强方法。首先，我们提出了五种技术来增加骨架数据并将其应用于抑郁和情感数据集。然后，我们将增强方法分为两种类型（非噪声增强和噪声增强），基于互信息和分类准确性。最后，我们探索了哪些增强策略可以更有效地捕捉人骨架数据的特征。实验结果表明，保留了更多原始骨架数据属性的增强训练数据集确定了检测模型的性能。具体而言，旋转增强和通道掩码增强使抑郁检测精度分别达到92.15％和91.34％。

Person recognition at a distance entails recognizing the identity of an individual appearing in images or videos collected by long-range imaging systems such as drones or surveillance cameras. Despite recent advances in deep convolutional neural networks (DCNNs), this remains challenging. Images or videos collected by long-range cameras often suffer from atmospheric turbulence, blur, low-resolution, unconstrained poses, and poor illumination. In this paper, we provide a brief survey of recent advances in person recognition at a distance. In particular, we review recent work in multi-spectral face verification, person re-identification, and gait-based analysis techniques. Furthermore, we discuss the merits and drawbacks of existing approaches and identify important, yet under explored challenges for deploying remote person recognition systems in-the-wild.