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본 논문에서는 실루엣 동영상으로부터 보행 분석에 사용되는 형태 기술자의 성능을 평가하였다. 형태 기술자는 모멘트 기술자(MD), 푸리에 기술자(FD), 저나이크 기술자(ZD)를 사용하였다. 먼저 성능 평가 지수인 비대칭 지수 AI와 주기 지수 PI를 정의하였다. 이 지수는 보행은 주기적으로 주어지며, 이를 표현한 형태 기술자도 같은 보행 주기를 가져야 하는 것을 기반으로 한다. 또한 지수는 형태의 특성을 정확하게 나타내는 인식 성능보다는 형태 기술자들에 의해 얼마나 잘 표현되었는가를 평가하는 것이다, 성능평가 결과, ZD가 AI = 1.09, PI = 2.21로 대체로 무난한 성능으로 나타났으며, FD가 MD보다 AI = 0.93로 하나의 주기내에서의 성능이 우수하였다. 반면 MD는 FD보다 PI = 2.37로 반복적인 특징이 높게 나타났다. 또한 형태 기술자는 5∼10개 정도의 파라미터 개수를 사용하는 것이 좋은 성능을 가짐을 보였다.


This paper presents a performance evaluation of shape descriptors for gait analysis in case of silhouette sequence images. We used moment descriptors(MD), Fourier descriptors(FD) and Zernike descriptors(ZD) as a shape descriptor. To evaluate their performance, we firstly defined the performance index, that is, AI(asymmetry index) and PI(periodic index) based on the periodic property of the gait images. This is why they are represented by periodic parameters due to periodic gait images. This index means that how the shape is represented periodically. According to these indexes, we evaluated the data sets with periodic images, downloaded from internet. The results showed that Zernike descriptors had better performance of AI = 1.09 and PI=2.21 than others. And in case of FD and ZD, it’s efficient to implement the gait analysis with 5∼10 parameters.