Análisis automático del patrón de la marcha mediante visión por computador: problemas, métodos y aplicaciones

Abstract

Automatic gait recognition has become a research topic of interest due to its advantages versus other biometrics. However, the procedure for its analysis is still an open issue. Firstly, in this thesis, a method to construct robust gait representations from corrupted source data (e.g. affected by persistent occlusions or heavy noise) is proposed. In another research line, methodologies for accurate gait-based enrollment and duplicate detection are thoroughly studied. Finally, two contributions to computer vision aided diagnosis are also presented. On the one hand, a new database simulating gait disorders as those caused by neurological diseases is introduced. On the other hand, a number of human-friendly features are proposed to reliably characterize these pathological patterns.

El interés por el reconocimiento automático del patrón de la marcha ha aumentado notablemente en los últimos años debido a las ventajas que puede ofrecer con respecto a otras características biométricas. Sin embargo, el procedimiento para su análisis sigue siendo un objeto de estudio en todas sus fases. En esta tesis se propone, en primer lugar, un método para la construcción de representaciones robustas del patrón de la marcha a partir de información defectuosa, afectada por factores como ruido u oclusiones persistentes. Por otra parte, se definen metodologías para realizar tareas de enrolado automático y detección de duplicados a partir de muestras biométricas de personas caminando, acompañadas de una extensa y variada experimentación. Finalmente, se incluyen dos aportaciones a la ayuda al diagnóstico médico mediante el análisis de la forma de andar: una base de datos en la que se reproducen anomalías de la marcha inspiradas en trastornos neurológicos reales; y una serie de medidas que describen de forma precisa estos patrones patológicos.