A marcha humana é um recurso exclusivo que pode ser usado para o reconhecimento de identidade robusto. O método de reconhecimento de identidade baseado em marcha combina várias vantagens, como alta resistência à fraude, coleta de dados segura, sem necessidade de interação explícita do usuário, e autenticação contínua e de longa distância. Essa combinação torna a marcha um parâmetro biométrico muito adequado para verificação do usuário quando associada a dispositivos vestíveis.

Contudo, a flutuação da marcha intra-sujeito em adultos mais velhos é mais significativa do que em jovens devido às mudanças na força física associadas ao envelhecimento. Como resultado, o reconhecimento da identidade de adultos mais velhos com base na marcha é mais desafiador.

Prof. Li Ye e seus colegas Dr. Sun Fangmin e Dr. Zang Weilin dos Institutos de Tecnologia Avançada de Shenzhen (SIAT) da Academia Chinesa de Ciências, em cooperação com colegas da Universidade da Calábria, na Itália, propuseram um método de identificação baseado na marcha para usuários idosos.

O trabalho atual, publicado em Fusão de Informação , é baseado em um estudo anterior da equipe que foi publicado em IEEE Internet of Things Journal em 2018 e estende a identificação da marcha aos usuários idosos. No estudo anterior, A equipe de Li propôs um método de segmentação do ciclo de marcha adaptável à velocidade e um método individualizado de geração de limiar de correspondência para melhorar a autenticação da marcha de adultos jovens ao caminhar em várias velocidades.

No relatório atual, os pesquisadores introduziram um método de reconhecimento de identidade baseado em marcha usado para o controle de acesso de dispositivos de saúde vestíveis centrados em pessoas idosas. Um algoritmo de síntese do modelo de marcha foi proposto para aliviar o problema da flutuação da marcha intra-sujeito em idosos. Para melhorar ainda mais a taxa de reconhecimento de identidade, os pesquisadores projetaram um algoritmo de fusão em nível de pontuação baseado em arbitragem:dois algoritmos de correspondência são usados ​​para tomar decisões preliminares; se houver inconsistências nas decisões preliminares, o terceiro algoritmo de correspondência é usado para fornecer a decisão final. Demonstrou-se que tais procedimentos melhoram a taxa de reconhecimento de idosos em comparação com o método existente baseado em similaridade de histograma.

A viabilidade do método proposto foi verificada usando um conjunto de dados público contendo sinais de aceleração de três IMUs (unidades de medição inercial) usados ​​por 64 usuários mais velhos com idades entre 50 e 79 anos que foi compartilhado pela Universidade de Osaka em 2011. Os resultados experimentais obtidos comprovam que a taxa média de reconhecimento atingiu 96,7%, indicando que o método proposto era bastante adequado para identificação robusta baseada na marcha de usuários idosos.