Tragbare sensorbasierte Ganganalyse zur Schätzung von Alter und Geschlecht

Tragbare sensorbasierte Systeme und Geräte haben sich in verschiedenen Anwendungsbereichen, insbesondere im Gesundheitswesen, erweitert. Die automatische Schätzung von Alter und Geschlecht hat mehrere wichtige Anwendungen. Der Gang hat sich als tiefgreifender Bewegungsindikator für verschiedene Anwendungen erwiesen. Eine Herausforderung zur schrittbasierenden Alters- und Geschlechtsschätzung wurde auf der 12. IAPR Internationalen Konferenz über Biometrie (ICB) 2019 ins Leben gerufen. In diesem Wettbewerb registrierten sich zunächst 18 Teams aus 14 Ländern. Das Ziel dieser Herausforderung war es, intelligente Ansätze zur Bewältigung der Alters- und Geschlechtsschätzung aus sensorbasierten Gangdaten zu finden. Zu diesem Zweck haben wir einen großen tragbaren sensorbasierten Gangdatensatz verwendet, der 745 Probanden (357 Frauen und 388 Männer) im Trainingsdatensatz umfasst, im Alter von 2 bis 78 Jahren; und 58 Probanden (19 Frauen und 39 Männer) im Testdatensatz. Es gibt mehrere Gehmodelle. Die Gangdaten wurden von drei IMUZ-Sensoren gesammelt, die am Taillengurt oder oben auf einem Rucksack angebracht waren. Es gab 67 Lösungen von zehn Teams zur Alters- und Geschlechtsschätzung. Dieses Papier analysiert umfassend die Methoden und die erzielten Ergebnisse aus verschiedenen Ansätzen. Basierend auf der Analyse fanden wir, dass tiefenlernende Lösungen in den Wettbewerben im Vergleich zu herkömmlichen handgefertigten Methoden führend sind. Wir fanden heraus, dass das beste Ergebnis eine Vorhersagefehlerquote von 24,23 % für die Geschlechtsschätzung und einen mittleren absoluten Fehler von 5,39 für die Altersschätzung erzielte, indem wir ein dynamisches Gangbild mit eingebetteten Winkeln und ein temporales Faltungsnetzwerk einsetzten.