An Accurate Point Cloud-Based Human Identification Using Micro-Size LiDAR

计算机科学 激光雷达 点云 聚类分析 云计算 可穿戴计算机 人工智能 鉴定(生物学) 随机森林 判别式 数据挖掘 遥感 实时计算 计算机视觉 地理 嵌入式系统 操作系统 生物 植物
作者
Shota Yamada,Hamada Rizk,Hirozumi Yamaguchi
标识
DOI:10.1109/percomworkshops53856.2022.9767322
摘要

The demand for safety-boosting systems is increasing, especially nowadays, to limit the rapid spread of COVID-19. Real-time life-logging is an essential application towards tracking infected cases and thus containing the pandemic outbreak. This application raises the need for an accurate human identification technology where cameras cannot be adopted due to privacy. Recently, LiDAR sensor has attracted attention due to its ability to represent the surrounding environment in the form of 3D point cloud. In this paper, we introduce a novel wearable device of a micro-size LiDAR to build an onboard human identification system for life-logging. The system acquires 3D point cloud data of the surrounding environment from which subject-discriminative signatures are extracted. This is achieved by removing noise and background using Spatio-temporal density clustering and fisher vector representations. The extracted features are then used to train a random forest classifier for subject identification. We have implemented and evaluated the proposed system on six different subjects. The results show that the proposed system can effectively remove noise and background and accurately identify subjects with 99.9% accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ZH完成签到,获得积分10
2秒前
yyds完成签到,获得积分10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
唯梦完成签到 ,获得积分10
6秒前
詹姆斯哈登完成签到,获得积分10
9秒前
李健应助名字不好起采纳,获得10
11秒前
万历完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
林卷卷完成签到,获得积分10
12秒前
大葱鸭发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
李健应助南山无梅落采纳,获得10
15秒前
19秒前
赘婿应助大橙子采纳,获得10
21秒前
28秒前
我是大学霸完成签到,获得积分10
29秒前
随风完成签到,获得积分0
29秒前
yi完成签到 ,获得积分10
30秒前
lin完成签到,获得积分10
31秒前
huahua完成签到 ,获得积分10
31秒前
大橙子发布了新的文献求助10
34秒前
小黑完成签到,获得积分10
37秒前
ZY完成签到 ,获得积分10
40秒前
阿士大夫完成签到,获得积分0
40秒前
chai完成签到,获得积分10
40秒前
GUO完成签到,获得积分10
41秒前
111完成签到 ,获得积分10
42秒前
Llllll发布了新的文献求助200
43秒前
天下无马完成签到 ,获得积分10
44秒前
大葱鸭完成签到,获得积分10
44秒前
ahh完成签到 ,获得积分10
46秒前
辛勤安梦完成签到,获得积分10
47秒前
Akjan完成签到,获得积分10
50秒前
查查make完成签到,获得积分10
54秒前
Jasper应助大橙子采纳,获得10
55秒前
GUO发布了新的文献求助30
56秒前
三石完成签到 ,获得积分10
56秒前
跳跃的白云完成签到 ,获得积分10
57秒前
酷酷亦寒完成签到 ,获得积分10
59秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022