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Gangarterkennung

Die Gangarterkennung oder Bewegungsdynamikerkennung ist ein behavioristisches biometrisches Verfahren, um eine Person anhand der Gangart zu erkennen. Es wird angenommen, dass die Gangart einzigartig ist. Beim Gehen werden sich wiederholende Muster durch Beine, Kniegelenke, Arme und Ellenbogen erzeugt. Der Forschungsbereich umfaßt ein neues Feld. Die Gangarterkennung als biometrisches Verfahren umspannt die Forschungsgebiete Biomechanik, orthopädische Chirurgie, Choreographie von Tanz und Ballett, Ergonomie, Kinesiologie, Physiotherapie, Psychophysik, physikalische Medizin, Virtual Reality, sportliche Bewegungsanalyse, intelligente Videoüberwachung. Aus der Sicht der Biomechanik ist der Bewegungsprozess eine integriert-synchronisierte Bewegung von hunderten von Muskeln und Gelenken des Körpers. Die Gangarterkennung ist eine Kombination aus der menschlichen Bewegungsmusteranalyse und der Analyse der Körperstruktur. Die Erkennung kann von weitem und berührungslos anhand der Silhouette stattfinden. Es ist keine Kooperation oder Interaktion mit dem Subjekt erforderlich. Sie ist nicht beschränkt auf das Gehen, sondern kann andere zyklische Bewegungen wie Laufen, Rennen und Treppensteigen einschließen. Die bisherigen Methoden können grob in modell-basierende und bewegungsbasierende (holistische) Methoden eingeteilt werden. Die modellbasierenden Methoden analysieren Winkelbeschleunigungen an Gelenken, holistische Methoden analysieren die Silhouette. Die Erkennung kann 2- oder 3-dimensional erfolgen. Die Merkmale können entweder mit Hilfe einer Radar-Pistole oder mittels Kamera als Videosequenz aufgenommen werden.
Die Gangarterkennung wird als nicht sehr unterscheidungskräftig angesehen, ist aber durchaus für Bereiche mit niedrigem Sicherheitsbedürfnis ausreichend. Es erscheint unwahrscheinlich, dass die Gangart wie andere biometrische Verfahren (wie zum Beispiel Fingerbild, Iris) zur genauen Identikation verwendet werden kann. Ebenso ist zu erwarten, dass das Bewegungsmuster invariant ist, insbesondere über lange Zeiträume, wenn sich Körpergewicht und -größe verändern, vor allem während des Wachstums oder bei vereinzelt vorkommendem "watschelndem" Gang während einer Schwangerschaft. Auch größere Verletzungen (wie beispielsweise Beinbruch, Verstauchungen) oder durch die Parkinsonsche Krankheit bedingte Störungen und Hüftoperationen führen zu verändertem Gang und damit einhergehender Varianz des Bewegungsmerkmals. Im Alkoholrausch kann das Verfahren versagen. Schuhe, Kleidung, Bodenbeschaffenheit können die Gangart beeinträchtigen oder verändern. Darüberhinaus spielen bei der Erkennungsgenauigkeit der Gangart einer Person Laune, Krankheit oder Müdigkeit eine Rolle. Da Gangarterkennung Videosequenzen verarbeitet, ist das Verfahren daten- und rechenintensiv. Die Gangarterkennung kann als passive Identifikation von Personen innerhalb der Überwachungssysteme verwendet werden. Darüberhinaus kann sie
beispielsweise für das Identifizieren von maskierten Bankräubern oder in anderen Szenarien mit maskierten Personen von Nutzen sein.

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