Skip to Main Content

Projekty badawcze w sieci VIA CARPATIA

Szczegóły projektu badawczego

Numer umowy
2021/41/N/ST6/02505
Wykonawcy badań/ podległość
Wydział Informatyki
Tytuł
Nowa dwuskładnikowa metoda augmentacja cykli chodu w biometrycznych systemach identyfikacji osób
Streszczenie
1. Cel Projektu: Projekt dotyczy zagadnienia identyfikacji osób na podstawie chodu w dziedzinie biometrii behawioralnej. Planowane badania dotyczą pośrednio budowy systemu biometrycznego wykorzystującego dane pomiarowe zestawu czujników ruchu tj. akcelerometru oraz żyroskopu. Głównym celem naukowym jest opracowanie nowej dwukomponentowej metody sztucznego zwielokrotnienia zbioru uczącego tj. augmentacji danych. Rozwiązania tego typu stosowane są aby polepszyć skuteczność identyfikacji, gdy zbiory uczące są stosunkowo nieliczne, a nie istnieje możliwość zebrania nowych próbek. Proponowany algorytm powielenia zbioru uczącego zawierać ma wstępny człon generowania danych syntetycznych. Dzięki zastosowaniu modelowania matematycznego umożliwiać ma on symulację wskazań akcelerometru i żyroskopu np. gdyby czujnik był przechylony np. o 10°, względem rzeczywiście zarejestrowanych danych. Drugi z komponentów wykorzystywać ma elementy sztucznej inteligencji w postaci tzw. modeli generatywnych. Są to wyspecjalizowane algorytmu zdolne do przyswajania wiedzy w postaci historycznych próbek chodu oraz generacji nowych serii czasowych z uwzględnieniem cech charakterystycznych oryginalnych sygnałów. Rozwoju algorytmu ma na celu poprawę dokładności identyfikacji osób na podstawie chodu. Finalnie podkreślić należy, iż systemy biometryczne bazujące na czujnikach ruchu z powodzeniem mogą zostać zaimplementowane np. w telefonach komórkowych. 2. Opis badań: Podczas realizacji projektu wykonane zostaną następujące zadania naukowe: • Syntetyczna generacja sygnałów ruchu (10 miesięcy) Opracowanie nowej metody powielenia zbioru treningowego cykli ludzkiego chodu w oparciu o analityczne generowanie nowych sygnałów ruchu. Wyznaczanie analityczne sztucznych wartości pomiarowych akcelerometru i żyroskopu na podstawie sygnałów orientacji. Implementacja rozwiązań w dziedzinie algebry kwaternionów. Modelowanie wpływ montażu/umiejscowienia sensora na wskazania sensorów ruchu. • Generowanie cyklu chodu w oparciu o modele generatywne (12 miesięcy) Opracowanie nowej metody augmentacji cykli ludzkiego chodu w oparciu o elementy sztucznej inteligencji. Wykorzystanie modeli uczenia głębokiego zdolnych do nauki cech charakterystycznych chodu poszczególnych uczestników badań w oparciu o historyczne próbki. Zaimplementowanie m.in sieci neuronowej typu LTM-MDN (ang. Long short-term memory -Mixture density network) zdolnej do generowanie nowych serii czasowych. • Opracowanie dwuskładnikowy algorytmu augmentacji danych (14 miesięcy) Opracowanie metody hybrydowej składającej się z członu generacji syntetycznej sygnałów ruchu oraz członu generatywnego. 3. Powody podjęcia tematyki badawczej: W ostatnich latach w wielu dziedzinach nauki zauważyć można gwałtowny wzrost zastosowań głębokich sieci neuronowych, których użycie daje bardzo dobre rezultaty klasyfikacji. Rozwiązania tego typu wymagają jednak licznych zbiorów uczących, których pozyskanie w niektórych przypadkach jest zbyt kosztowne lub niemożliwe do zgromadzenia z innych przyczyn. W takich sytuacjach augmentacjach danych może stanowić rozwiązanie które poprawi właściwości uogólniające sieci i polepszy wyniki działania algorytmów. Według naszej wiedzy w chwili obecnej: • w przeciwieństwie do innych dziedzin (np. przetwarzania obrazów), nie istnieje ogólny przyjęty i rozwijany standard augmentacji sygnałów ruchu. • techniki augmentacji stosowane dla innych typów danych (obrazy, nagrania audio,...) nie mogą być przeniesione do dziedziny przetwarzania sygnałów ruchu. Co wskazuje na potrzebę opracowania nowych dedykowanych metod. 4. Spodziewane efekty: • Opracowanie samodzielnego modułu umożliwiający augmentacje cykli chodu w oparciu o syntetyczną generacje sygnałów ruchu. • Opracowanie samodzielnego modułu umożliwiającego augmentacje danych w oparciu o historyczne cykle chodu. Zaprojektowanie modeli sztucznej inteligencji zdolnych do generacji sygnałów ruchu. • Opracowanie kompleksowego dwuskładnikowego algorytmu augmentacji danych. Który umożliwiać ma syntetyczną generację próbek oraz zwielokrotnienie danych w oparciu o historyczne cykle chodu. • Zwiększenie skuteczności biometrycznych systemów identyfikacji osób na podstawie chodu.
Program
PRELUDIUM
Uczelnia
Politechnika Białostocka
Slowa Kluczowe
IMU; augmentacja; biometria; uczenie głębokie

Informacje o projekcie

Stopka
Minister Nauki

Zadanie finansowane w ramach zlecenia
Ministra Nauki pod nazwą "Politechniczna Sieć VIA CARPATIA im. Prezydenta RP Lecha Kaczyńskiego" w latach 2022-2025

MNiSW
Wersja: 0.1b Właścicielem i administratorem danych zawartych w bazie danych są uczelnie: Politechnika Rzeszowska, Politechnika Lubelska oraz Politechnika Białostocka. Zaprojektowanie witryny: Paweł Kuraś, Krzysztof Demidowski, Veronika Vanivska
Built with using Oracle APEX