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| Body Motion Analysis for Multi-Modal Identity Verification |
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| Publications | |||
| Friday, 29 January 2010 00:00 | |||
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Authors: G. Williams, K. Smolskiy, Graham Taylor, C. Bregler IEEE Int. Conf. on Pattern Recognition, 2010 Abstract: This paper shows how “Body Motion Signature Analysis” – a new “soft-biometrics” technique – can be used for identity verification. It is able to extract motion features from the upper body of people and es- timates so called “super-features” for input to a clas- sifier. We demonstrate how this new technique can be used to identify people just based on their motion, or it can be used to significantly improve “hard-biometrics” techniques. For example, face verification achieves on this domain 6.45% Equal Error Rate (EER), and the combined verification performance of motion features and face reduces the error to 4.96% using an adaptive score-level integration method. The more ambiguous motion-only performance is 17.1% EER. (PDF)
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| Last Updated on Friday, 17 September 2010 18:48 |


