Desenvolvimento de um sistema biométrico por análise da marcha

Abstract

A análise da marcha humana é uma das características biométricas comportamentais que atualmente está sendo percebida como uma solução atrativa para reconhecer pessoas, devido a que permite a sua identificação a distância, sem necessidade de uma câmera com alta resolução ou de um processo invasivo, pois diferentemente de técnicas como a impressão digital, o reconhecimento facial ou da íris, não é necessária a interação explícita entre o usuário e o sensor. A marcha é uma sequência de movimentos repetitivos dos ossos e músculos do corpo que permitem o seu deslocamento. Estes movimentos padrões são universais, mas únicos em cada pessoa, portanto, é possível identificar alguém pela sua forma de se deslocar. No presente trabalho desenvolveu-se um protótipo de sistema biométrico por análise da marcha, o qual usa o sensor Kinect da Microsoft para a extração das coordenadas 3D de 20 juntas do corpo durante a caminhada, as quais são pré-processadas para o posterior cálculo dos parâmetros da marcha, como: características antropométricas, de distância relativa entre outras. Usando a medida da distância entre os tornozelos no andar, se identificou automaticamente o tempo de início e de finalização do ciclo da marcha, obtendo-se os dados relevantes para efetuar a etapa de classificação das pessoas. Implementou-se um conjunto de algoritmos de classificação, usando uma abordagem clássica e uma abordagem baseada em séries temporais para o processo de reconhecimento de pessoas. Finalmente, os resultados evidenciam que a abordagem baseada em séries temporais apresenta um melhor desempenho.

Abstract: Human gait analysis is one of the behavioral biometric features that is currently being perceived as an attractive solution to recognize people, since it allows them to be identified at a distance, without the need of a high resolution camera or an invasive process. In contrast with the techniques such as fingerprint, iris or facial recognition, there is no need of an explicit interaction between the user and the sensor. The gait is a sequence of repetitive movements of the bones and muscles of the body that allows its displacement. These patterns of movement are universal, but unique in each person, so, it is possible to identify someone by their way of moving. In the present work, a biometric system prototype was developed by gait analysis which uses the Microsoft Kinect sensor to extract the 3D coordinates of 20 body joints during the walk, which are pre-processed for the subsequent calculation of the gait parameters, such as: anthropometric features, relative distance and so on. Using the distance measured between the ankles in the walk, the start and end times of the gait cycle were automatically identified, obtaining the relevant data to perform the classification stage of the people. A set of classification algorithms was implemented, using a classical approach and a time series approach to the process of recognition of people. Finally, the results show that the time series approach performs better.