I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20 ,   pp.   13 55 ~ 1 3 6 1   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 7 .i 3 . pp 135 5 - 1 3 6 1       1355       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Hu m a n   g a i t   r e c o g n i t i o n   u si n g   o r t h o g o n a l   l e a st   sq u a r e   as   f e a t u r e   se l e c t i o n       R o h i l ah   S ah ak 1 ,   N o o r i taw ati   M d   Tah i r 2 ,   A h m ad   I h s an   M o h d   Y as s i n 3 ,   F ad h l an   H af i z h e l m i   K am ar u z am an 4   2 , 3 , 4 F a c ul t y   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   M a l a y s i a   1 F i r s t   C i t y   U ni v e r s i t y   C o l l e g e ,   P e r s i a r a B a nd a r   U t a m a ,   M a l a y s i a   2 N a t i o na l   D e s i g C e n t r e   ( N D C ) ,   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   M a l a y s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e A ug   10,   201 9   R e v i s e S e p   1 ,   2019   A c c e pt e O c t   1 ,   20 1 9       T hi s   s t udy   i nv e s t i g a t e s   t he   po t e n t i a l   g a i t   f e a t u r e s   t h a t   a r e   r e l a t e d   t o   hum a r e c o g ni t i o us i ng   o r t ho go na l   l e a s t   s qua r e   ( O L S ) .   F i r s t l y ,   v i de o   o f   3 s ub j e c t s   w a l k i ng   i o bl i q ue   v i e w   w a s   r e c o r de us i ng   K i ne c t .   N e x t ,   a l l   2 s ke l e t o j o i nt s   i 3D   s pa c e   w e r e   e x t r a c t e d   a n f ur t h e r   s e l e c t e us i ng   O L S .   A ddi t i o na l l y ,   S V M   w i t l i n e a r ,   po l y no m i a l   a nd  r a d i a l   ba s i s   f unc t i o ( R B F )   ke r n e l   w a s   u s e t o   c l a s s i f y   t he   s e l e c t e f e a t ur e s .   A s   c o ns e que nc e s ,   O L S   w a s   pr o v e t o   be   a bl e   t o   i de n t i f y   t he   s i g ni f i c a nt   f e a t u r e s   us i ng   a l l   t h r e e   ke r n e l s   o f   S V M   s i nc e   a l l   r e c o g ni t i o a c c ur a c y   a t t a i ne d   i s   h i g he r   a s   c o m pa r e t o   t h e   o r i g i na l   g a i t   f e a t u r e s .   R e s u l t s   a t t a i n e s ho w e t ha t   t h e   h i g he s t   r e c og ni t i o a c c ur a c y   w a s   90. 67 %   us i ng   48  s ke l e t o j o i nt   po i nt s   f o r   S V M   w i t l i n e a r   a s   ke r n e l ,   f o l l o w e b y   46  s ke l e t o j o i nt   po i n t s   f o r   S V M   w i t R B F   ke r n e l   na m e l y   88. 33 %   a nd  a c c ur a c y   of   86. 33%   f o r   38  s ke l e t o j o i nt   po i nt s   us i ng   po l y no m i a l   ke r n e l .   Ke y w or ds :   H um a g a i t   r e c o gn i t i o n   K i n e c t     O r t h o go na l   l e a s t   s qu a r e   S uppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   N oo r i t a w a t i   M T a hi r,     F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g,     U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A ,     40450  S ha A l a m ,   S e l a n go r,   M a l a y s i a .   E m a i l :   n o o r i t a w a t i @ i e e e . o r g       1.   I N TR O D U C TI O N     R e c e n t l y ,   s t ud y   o n   r e c o gn i t i o n   o h um a n   ga i t   us i n f e a t u r e s   e xt r a c t e f r o m   K i n e c t   s e n s o r     w a s   e xt e n s i l y   e xpl o r e a n i n v e s t i ga t e d T hi s   i s   b e c a us e   t h e   us a ge   o f   K i n e c t   i d a t a   a c qu i s i t i o n   c o ul s i m pl i f i e s   pr o c e s s   of   e xt r a c t i n ga i t   f e a t u r e s   s i n c e   K i n e c t   s e n s o r   a ut o m a t i c a l l y   t r a c ks   w a l ki n hum a n   b y   ge n e ra t i n g   a l l   c o o r di n a t e   o f   20  s ke l e t o n   j o i n t s   i n   t h e   3D   s pa c e   [1 - 3] .   F u rt h e r m o r e ,   g a i t   f e a t u r e s   t ha t   a r e   ge n e ra t e f r o m   t h e   K i n e c t   w a s   p r o v e n   s i g n i f i c a n t   f o r   h u m a n   r e c o gni t i o n   pu rpo s e   a s   r e po r t e b y   [4 - 6] P a ra m e t e r   s uc h   a s   a t t i r e ,   l i g ht i ng  a l o n w i t h   w a l ki n v i e w   a r e   c o m m o n l y   i n v e s t i ga t e i n   o rde r   t o   de v e l o p   r o b us t   r e c o gn i t i o n   t e c hni que .   Ini t i a l l y ,   r e c o gn i t i o n   o f   h um a n   g a i t   us i n K i n e c t   h a s   b e e n   e xpl o r e s pe c i f i c a l l y   i n   l a t e ra l   v i e w .     F o r   i n s t a n c e ,   ni n e   s ub j e c t s   w e r e   r e qu i r e t o   w a l f r o m   r i g ht   t o   l e f t ,   i n   f r o n t   o f   t h e   K i n e c t   f o r   e i g ht   t i m e s     [7,   8] .   T h e n ,   1 s e t s   o f   s t a t i c   f e a t ur e s   c o n s i s t i ng  o f   h e i g h t ,   l e n g t h   o f   l e gs ,   t o r s o ,   b o t h   l o w e r   l e gs ,   b o t h   t hi g h s ,   bo t h   uppe r   a r m s   a n d   b o t h   f o r e a rm s ,   a n d   t w o   s e t s   of   d y n a m i c   f e a t ur e s ;   t h e   l e n gt o f   s t e a n d   t h e   s pe e w e r e   e xt ra c t e d.   T h e   r e s e a r c h e r s   f ur t h e r   e xa m i n e t h e   po t e nt i a l   g a i t   f e a t u r e s   r e l a t e t o   hum a n   r e c o gn i t i o n   us i n g   N a ï v e   B a y e s ,   O n e   R ul e   (1R a n C4. a l go ri t hm .   T h e   o ut c om e   w a s   a   h i g h   r e c o gn i t i o n   a c c u r a c y   of  91%  us i n g   c o m b i na t i o n   o f   fo ur   s t a t i c   g a i t   f e a t u r e s   a n N a ï v e   B a y e s   a s   c l a s s i f i e r .   T h e   f o ur   s t a t i c   ga i t   f e a t u r e s   i de n t i f i e a s   s i g n i f i c a n t   w e r e   h e i g ht ,   l e n g t h   o f   l e g s ,   l e n gt h   o f   t o r s a nd  l e ngt h   o f   t h e   l e f t   uppe r   a r m .   Co n v e r s e l y ,   r e c o gn i t i o o f   h um a ga i t   i l a t e r a l   v i e w   w a s   f ur t h e r   i n v e s t i ga t e i t h e   s t udy   of   [9 - 11] .   I n   t h e s e   s t udi e s ,   c o m b i na t i o n   o d y n a m i c   a n s t a t i c   f e a t ur e s   w a s   fo un t o   b e   h i g hl y   s i gn i f i c a n t   f o r   h u m a n   r e c o gn i t i o n   a s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2 502 - 47 52   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :   1 3 5 5   -   1 3 6 1   1356   c o m pa r e t o   s t a t i c   a n dy n a m i c   f e a t u r e s   s o l e l y .   A ddi t i o n a l l y ,   r e c o gn i t i o n   o f   h u m a ga i t   w a s   f ur t h e r   e xt e n de t o   o t h e ga i t   v i e w s   s uc h   a s   f r o n t a l ,   o b l i que   a n m u l t i - v i e w .   S i m i l a r   t o   l a t e ra l   v i e w ,   h um a n   ga i t   c o ul b e   hi g h l y   r e c o gn i z e   us i ng  f us i o n   of  s t a t i c   a n dy n a m i c   fe a t ur e s   w i t h   c l a s s i f i e r s   s uc h   a s   M ul t i - L a y e r   P e r c e pt r o n   (M L P ),   S uppo rt   V e c t o r   M a c hi n e   (S V M )   [ 12 - 15]   a nd  k - N e a r e s t   N e i g h b o r   ( kN N )   [16 ] ,   f o r   b o t h   f r o nt a l   v i e w   a n m u l t i - v i e w   [17] .   M e a n w h i l e ,   f o r   o b l i que   v i e w ,   t o   t h e   b e s t   of   o ur   k n o w l e dge ,   o n l y   o n e   s t ud y   r e po r t e o n   t h e   r e c o gn i t i o n   o f   h um a n   g a i t   i n   o b l i que   v i e w .   T h e   r e s e a r c he r s   pe r f o r m e r e c o gn i t i o n   o f   10  s u b j e c t s   w a l ki n g   i n   l a t e r a l ,   o b l i que   a n f r o nt a l   v i e w s   i n   f r o n t   o f   t h e   K i n e c t   us i n W E K A   a p pl i c a t i o n   a l o n w i t h   L i b S V M   a n d   O n e   C l a s s   C l a s s i f i e w e r e   e m pl oy e t o   c l a s s i fy   ga i t   pa t t e rn  a c c o r di n g   t o   i t s   g r o up.   T h e   r e s ul t s   a t t a i n e d   s h o w e t h a t   t h e   m o s t   s i g ni f i c a n t   f e a t u r e   w a s   t h e   f us i o n   o f   s e v e n   s t a t i c   f e a t u r e s ;   t h e   l e n g t h   o f   t h e   r i g ht   a n d   l e f t   s h o ul de r ,   h e i g h t ,   t h e   l e n g t h   o f   t h e   r i g ht   a r m   a nd  t h e   l e n gt of   t h e   ri g ht   k n e e   a nd  ri g h t   f oo t   a n t h e   l e n g t h   o t h e   ri g ht   hi p.   Co n v e r s e l y ,   o r t h o go n a l   l e a s t   s qu a r e   (O L S h a s   b e e n   us e t o   s e l e c t   t h e   m o s t   s i g ni f i c a nt   f e a t u r e s   i n   pa t t e rn   r e c o gn i t i o n   a r e a   a s   r e po r t e i [18 - 20 ].   P ri m a r i l y ,   O L S   a l go r i t hm   h a s   b e e n   ut i l i s e i n   s y s t e m   i de nt i f i c a t i o n   [21 ,   22 a n d   s t r uc t u r e   o f   c l a s s i f i e r   m o de l   [23,   24] .   T h o ug h   O L S   h a s   n e v e r   b e e n   us e i ga i t   r e c o gn i t i o n   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n ,   b a s e o n   pa s t   r e s e a r c h e s   t ha t   r e po r t e go o pe r fo r m a n c e   o O L S   a s   di s c us s e i n   [18 ,   19 ],   t h e   po t e n t i a l   o f   O L S   a s   fe a t ur e   s e l e c t i o n   w i l l   b e   i n v e s t i ga t e i n   t h i s   s t udy .     T h e r e f o r e   t h e   r e c o gn i t i o n   o f   h u m a g a i t   i o b l i que   v i e w   a l o n w i t O L S   a s   f e a t u r e s   o pt i m i z a t i o n   a n d   S uppo r t   V e c t o r   M a c h i n e   (S V M a s   c l a s s i f i e r   w i l l   b e   f ur t h e e xpl o r e a nd  i n v e s t i ga t e d .         2.   R ES EA R C H   M ET H O D   F i gu r e   de pi c t s   t h e   r e c o gn i t i o o f   h um a n   ga i t   us i n g   O L S   a nd  S V M   f o r   o b l i que   v i e w .   F i r s t l y ,   v i de of   w a l ki ng  h u m a w a s   r e c o r de by   t h e   K i n e c t   du ri n g   da t a   a c qui s i t i o n.   T h e   r e c o r de v i de o   w a s   c a pt u r e a t   30  f r a m e s   pe r   s e c o n w i t h   r e s o l ut i o n   o f   640  480.   T h e n,   s ke l e t o n   j o i n t s   ge n e ra t e f r o m   t h e   K i n e c t   a r e   e xt ra c t e d.   I o r de r   t o   i de n t i fy   s ke l e t o n   j o i n t s   r e l a t e t o   h u m a n   ga i t   r e c o gn i t i o n,   O L S   i s   us e t o   s e l e c t   t h e   s i g n i f i c a n t   s ke l e t o n   j o i nt s   a n f u r t h e r   c l a s s i fy   by   S V M .   T o   e v a l ua t e   t h e   s i g n i f i c a n t   s ke l e t o n   j o i nt s ,   r e c o gn i t i o a c c u r a c y   i s   c o m put e b a s e o n   a v e r a ge   o f   10 - c r o s s   v a l i da t i o n   m e t h o d.           F i gu r e   1 .   R e c o gn i t i o n   o f   h u m a g a i t   f o r   o b l i que   v i e w       D uri n da t a   a c qui s i t i o n   s t a ge ,   30  s ub j e c t s   w e r e   r e qui r e t o   w a l ob l i que l y ,   i n   f r o n t   o t h e   K i n e c t ,     a s   s h o w n   i F i gu r e   2 .   H e r e ,   l a y o ut   m e a s ur e m e nt   e m pl o y e w a s   b a s e o n   t h e   s t a n d a r m e a s u r e m e n t   o K i n e c t .   T h e   r e a r e a   i n d i c a t e s   t h e   c ove r e m o n i t o r i ng  a r e a   a n a r e a   o f   w a l ki ng  by   s u b j e c t s   i s   r e c o r de d.     In   o r de r   t o   ga i n   n o rm a l   w a l ki ng  p a t t e rn s ,   t h e   p a r t i c i pa nt s   b e ga n   w a l ki n g   o ut s i de   o f   t h e   c ove r e a r e a .     T h e   s ubj e c t s   w e r e   r e que s t e t o   w a l r e p e a t e dl y   fo r   10  t i m e s   a n n o   r e s t ri c t i o n   o n   c l o t h i n t y pe s .   In   a ddi t i o n,   t h e   pa rt i c i p a n t s   a r e   r e qu i r e t o   w a l k   n a t u ra l l y   us i n t h e i r   c o m f o r t a b l e   w a l ki n g   s t y l e   a n d   s pe e d.   N e xt ,   s ke l e t o j o i n t s   w i t h i n   a   f ul l   ga i t   c y c l e   a r e   e xt r a c t e i n   t h e   f e a t ur e   e xt ra c t i o n   s t a ge .   T hi s   s t a ge   i n v o l ve s   f i v e   s t e ps ;   r e m o v a l   o f   e m pt y   v i de o   f r a m e s ,   n o r m a l i z a t i o n   o f   s ke l e t o n   j o i n t s ,   de t e c t i o n   o f   ga i t   c y c l e ,   s y n c h r o n i z a t i o n   o f r a m e   n u m b e r   a nd  l a s t l y ,   e xt ra c t i o n   o f   s ke l e t o n   j o i n t s .   I n   t he   f i r s t   s t e p,   e m p t y   v i de o   f r a m e s   r e c o r de du r i n da t a   a c qu i s i t i o n   a r e   r e m o v e d.   T h e n,   s ke l e t o j o i n t s   a r e   n o rm a l i z e a t   a   c o n s t a nt   s i z e .   F r o m   o b s e r v a t i o n ,     a n   i n c o n s i s t e n c y   s i z e   o f   h um a s ke l e t o n   a t t a i n e d   a s   t h e   p a r t i c i pa n t   m o v e s   t ow a r t h e   K i n e c t .   H e r e ,   t h e   s i z e   o h u m a s ke l e t o n   a t   a   ha l f   of   t h e   t ri m m e v i de o   w a s   c h o s e n   a s   t h e   f i s i z e .   I n   a dd i t i o n ,   r e l a t i v e   m o v e m e n t   of  s ke l e t o n   j o i n t s   w a s   c o m put e b y   c o n s i de r i ng  h e a d   j o i n t   a s   t he   r e f e r e n c e   po i nt .   A f t e r   t h a t ,   a   f ul l   ga i t   c y c l e   w a s   de t e c t e by   t r a c i ng  t hr e e   c o n s e c ut i ve   l oc a l   m i ni m a   i n   t h e   v e c t o r   of   di s t a n c e   b e t w e e n   t h e   j o i n t   o l e f t   a n kl e   a n ri g h t   a n k l e   [4] .   T h e   d i s t a n c e   v e c t o r   w a s   c o m put e us i ng  E uc l i de a n   d i s t a n c e   (1) ,   i z - a xi s   o f   t h e   j o i nt s ,   a n t h e n   f i l t e r e d   a n d   s m o o t h e d   us i n g   S a v i t z ky - G o l a y   m o v i ng  a v e ra ge   a l go ri t hm   a s     ( , ) = ( a z ) 2   (1)     w h e r e   a   i s   t h e   j o i n t   o f   l e f t   a n k l e   a nd  b   i s   t h e   j o i n t   r i g h t   a nkl e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       H um an  ga i t   r e c ogni t i o us i ng   or t hog onal   l e as t   s quar e   as   f e a t ur e   s e l e c t i on   ( R ohi l ah   Saha k )   1357       F i g u r e   2 .   R e c o r di ng  a r e a   w i t i t s   l a y o ut   m e a s u r e m e nt       A s   c o n s e que n c e s ,   o n e   t o   t w o   ga i t   c y c l e s   w i t h   v a ri o us   f r a m e   n u m b e r s   w e r e   a t t a i n e f o r   a l l   w a l k i ng  s e que n c e s .   T h e   v a r i o us   f ra m e   n u m b e r s   (1 t o   26  f ra m e s f u r t h e r   c a l e a t o   i n t ri c a c y   i n   t h e   r e c o gn i t i o n   s t a ge .   T h e r e f o r e ,   i n   t h e   s y n c hr o n i z a t i o n   of   f r a m e   n um b e r   s t a ge ,   s pl i n e   i n t e r po l a t i o n   w a s   e m pl oy e t s t a n d a r di z e   t h e   f r a m e   n um b e r s   a t   a   m a x i m u m   f ra m e   n u m b e r   (2 f r a m e s ).   L a s t l y ,   i n   t h e   f e a t ur e   e xt ra c t i o s t a ge ,   s ke l e t o j o i n t s   i e a c h   xy z - a xi s ;   w h i c h   a l s o   k n o w n   a s   s ke l e t o n   j o i nt   p o i n t s ,   a s   l i s t e i T a b l e   w e r e   e xt r a c t e d   w i t hi a   f ul l   ga i t   c y c l e ,   us i n (2).        = ( ×   ) ×   (2)     w h e r e    =   num b e o f   s ke l e t o n   j o i n t   i n   x - c oo r di na t e ,    =   n u m b e r   o f   s ke l e t o n   j o i n t   i n   y - c oo r di na t e ,    =   n u m b e r   o f   s ke l e t o n   j o i nt   i n   z - c o o r di n a t e ,   =   n u m b e r   o f   f r a m e   a n d   =   n um b e o f   s a m pl e .       T a b l e   1 .   S ke l e t o J o i nt   P o i n t   w i t It s   L a b e l   N u m b e r   o j o i n t   p o i n t   N a m e   o f   s k e l e t o n   j o i n t   p o i n t   N u m b e r   o j o i n t   p o i n t   N a m e   o f   s k e l e t o n   j o i n t   p o i n t   N u m b e r   o j o i n t   p o i n t   N a m e   o f   s k e l e t o n   j o i n t   p o i n t   1   H i p _ c e n t e r_ x   21   H i p _ c e n t e r_ y   41   H i p _ c e n t e r_ z   2   S p i n e _ x   22   S p i n e _ y   42   S p i n e _ z   3   S h o u l d e r   c e n t e r_ x   23   S h o u l d e r   c e n t e r_ y   43   S h o u l d e r   c e n t e r_ z   4   H e a d _ x   24   H e a d _ y   44   H e a d _ z   5   S h o u l d e r   l e f t _ x   25   S h o u l d e r   l e f t _ y   45   S h o u l d e r   l e f t _ z   6   E l b o w   l e ft _ x   26   E l b o w   l e ft _ y   46   E l b o w   l e ft _ z   7   W ri s t   l e ft _ x   27   W ri s t   l e ft _ y   47   W ri s t   l e ft _ z   8   H a n d   l e f t _ x   28   H a n d   l e f t _ y   48   H a n d   l e f t _ z   9   S h o u l d e r   ri g h t _ x   29   S h o u l d e r   ri g h t _ y   49   S h o u l d e r   ri g h t _ z   10   E l b o w   r i g h t _ x   30   E l b o w   r i g h t _ y   50   E l b o w   r i g h t _ z   11   W ri s t   r i g h t _ x   31   W ri s t   r i g h t _ y   51   W ri s t   r i g h t _ z   12   H a n d   ri g h t _ x   32   H a n d   ri g h t _ y   52   H a n d   ri g h t _ z   13   H i p   l e ft _ x   33   H i p   l e ft _ y   53   H i p   l e ft _ z   14   K n e e   l e f t _ x   34   K n e e   l e f t _ y   54   K n e e   l e f t _ z   15   A n k l e   l e f t _ x   35   A n k l e   l e f t _ y   55   A n k l e   l e f t _ z   16   F o o t   l e f t _ x   36   F o o t   l e f t _ y   56   F o o t   l e f t _ z   17   H i p   r i g h t _ x   37   H i p   r i g h t _ y   57   H i p   r i g h t _ z   18   K n e e   ri g h t _ x   38   K n e e   ri g h t _ y   58   K n e e   ri g h t _ z   19   A n k l e   ri g h t _ x   39   A n k l e   ri g h t _ y   59   A n k l e   ri g h t _ z   20   F o o t   ri g h t _ x   40   F o o t   ri g h t _ y   60   F o o t   ri g h t _ z       F o r   s t a nda r d i z a t i o pu r po s e ,   o n l y   ga i t   f e a t u r e s   w i t h i o n e   g a i t   c y c l e   fo r   e a c h   w a l k i n g   s e que n c e   pe pa r t i c i pa nt   w a s   us e fo r   t h e   n e xt   s t a ge .   I n   t h e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   s t a ge ,   t h e   O L S   a l go r i t h m   c a l c ul a t e s   E rr o R e duc t i o n   R a t i o   (E R R )   f o r   e a c h   s ke l e t o n   j o i n t   i n   t h e   m o de l .   F r o m   t h e s e ,   t h e   pe r c e n t a ge   r e duc t i o n   m a de   b y   e a c h   s ke l e t o n   j o i nt   w i t h   r e s pe c t   t o   t h e   o ut put   M e a n   S qu a r e E rr o r   (M S E i s   de ri v e d.   T h e   s i g ni f i c a n c e   o f   e a c h   s ke l e t o n   j o i n t   i s   r a nke a c c o r di n t o   i t s   c o n t r i b ut i o n   i n   r e duc i ng  e rr o r   i n   t h e   m o de l .   T h e   hi g h e r   t h e   E R v a l ue ,   t h e   m o r e   s i g n i f i c a nt   t h e   s ke l e t o n   j o i n t   po i nt   i s .   I n   t hi s   s t udy ,   t h e   O L S   i s   c o m put e fo r   m   f r a m e s   of  e a c h   s ke l e t o n   j o i nt   po i n t .   H e n c e ,   t h e   i n put   f e a t ur e s   f o r   O L S   c o m put a t i o n   w a s   a rr a nge f o r   e a c h   f r a m e   a s   s h o w n   i (3) :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2 502 - 47 52   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :   1 3 5 5   -   1 3 6 1   1358    = ×     (3)     w h e r e    =   num b e o f   s ke l e t o n   j o i n t   i n   x - c oo r di na t e ,    =   n u m b e r   o f   s ke l e t o n   j o i n t   i n   y - c oo r di na t e ,    =   n u m b e r   o f   s ke l e t o n   j o i nt   i n   z - c o o r di n a t e ,   =   n u m b e r   o f   s a m p l e .     In  t h e   O L S   c o m put a t i o n,   t h e   e xpe c t e o ut put     w a s   c o m put e a s   f o l l ow s :     =  = 1   (4)     w h e r e ,     i s   t h e   n u m b e r   o f   f r a m e ,      i s   t h e   i n p ut   f e a t u r e s ;     i s   t h e   s o l ut i o t o   t h e   l i n e a l e a s t   s qua r e s   pr o b l e m   f o r   = 1 , , W i t t h e   us e   o f   H o us e h o l de r - b a s e    de c o m po s i t i o n ,   t h e   i n pu t   f e a t u r e s ,      i s   t r a n s f o r m e i n t o   a n   a ux i l i a r y   m o de l   a s   s h o w n   i (5 ).     =  = 1   (5)     w h e r e ,      i s   o rt h o go n a l   t o   o n e   a n o t h e r   a n d     a r e   c o n s t a nt   c o e ff i c i e nt s .   T h e   e s t i m a t e s   o f   t h e   c o e ff i c i e n t s     a r e   gi v e by :       ̂ = w ik y k N k = 1 w 2 ik N k = 1   (5)     a n t h e   e rr o e xp r e s s i o n   f o r   E R R ,      c o m put e a s :        = ̂ 2 2   = 1 2  = 1   (6)     t h e n,   a v e r a ge    ,   E R R   i s   c o m put e a s :     E RR =   (7)     T h e   s ke l e t o n   j o i n t   po i n t   w i t h   t h e   hi g h e s t   E R R   w a s   a rr a ng e a t   t h e   t o a n t h e   l o w e s t   E RR   w a s   pl a c e a t   t h e   bo t t o m .   F u r t h e r,   t h e   i n pu t   f e a t u r e   w a s   a rra n g e us i n ( 2)  w i t h   n um b e r s   o f   a rr a nge s ke l e t o n   j o i n t   po i nt s ,   s t a rt i ng  f r o m   2   t o   60   s ke l e t o n   j o i n t   po i nt s   w i t i n c r e m e n t a l   o f   2.     A s   a   r e s ul t ,   v a ri o us   n u m b e r s   o f   f e a t ur e   s e t   w e r e   ob t a i n e d .   I n   t h e   r e c o gn i t i o s t a ge ,   S V M   w i t l i n e a r ,   po l y n o m i a l   a nd  R a di a l   B a s i s   F u n c t i o n   (R B F ke r n e l   w e r e   e m pl oy e a s   t h e   c l a s s i f i e r s .   U po n   s e v e r a l   e xpe r i m e nt a l   a n a l y s i s ,   r e gul a r i z a t i o n   pa r a m e t e r   (C)  fo r   l i n e a r   ke rn e l   w a s   s i gn i f i c a n t   t o   v a r y   a t   0. 001 ,   0. 01 ,   0. 1 ,   a n 10,   f o r   po l y n o m i a l   a n R B F   ke r n e l   a t   0 . 00001  t o   0. 01  w i t h   de c a de   i n c r e m e n t s   a n 10  t o   100  w i t 10  i n c r e m e n t s ,   r e s pe c t i v e l y .   In   a ddi t i o n ,   po l y n o m i a l   o rde ( d)  o f   po l y n o m i a l   ke rn e l   w a s   e xpe ri m e n t e a t   a n 3   a nd  s i g m a   ( σ f o r   R B F   ke rn e l   v a r i e f r o m   10  t o   200.   F o r   t h e   pu rpo s e   of   t h e   e v a l ua t i o o f   r e c o gn i t i o n   pe r f o r m a n c e   a nd  pa ra m e t e r   s e l e c t i o n   o f   t h e   c l a s s i f i e r   m o de l   [22],   t h e   10 - f o l c r o s s   v a l i da t i o n   [ 25,   26]     w a s   us e d.         3.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S     In   t h i s   s e c t i o n ,   t h e   r e s ul t s   a t t a i n e b a s e o n   t h e   p r o po s e m e t h o do l o g y   w i l l   b e   e l a bo r a t e a n di s c us s e d.   A s   t a b ul a t e i n   T a b l e   2,   i t   c a n   b e   o bs e r v e d   t ha t   t h e   r a nk  of   s ke l e t o n   j o i n t   po i nt s   a f t e r   t h e   i m p l e m e nt a t i o n   of   O L S .   O b v i o us l y ,   t h e   j o i n t   o f   h i c e n t e r   i x - a xi s   do m i n a t e s   t h e   f i r s t   r a nk  a s   i t   a t t a i n e t h e   hi g h e s t   E R R .   F ur t h e rm o r e ,   i t   c a n   b e   s e e n   t ha t   m o s t   o f   s ke l e t o n   j o i n t s   i n   x - a x i s   pl a c e a t   t h e   f i r s t   3 r a nk,   fo l l ow e by   s ke l e t o n   j o i nt s   i n   y - a xi s   a n d   z - a xi s ,   r e s pe c t i v e l y .     F i gu r e   s h ow s   t h e   r e c o gn i t i o n   a c c ura c y   a t t a i n e a t   t h e   o pt i m a l   S V M   m o de l .   H i gh   r e c o gn i t i o n   a c c ur a c y   a t t a i n e a t   48  s ke l e t o n   j o i n t   po i n t s   f o r   S V M   w i t h   l i n e a r   ke rn e l   (90 . 67 %),   44  s ke l e t o n   j o i n t   po i nt s   fo r   S V M   w i t h   R B F   ke rn e l   (88 . 33 %)  a n 38  s ke l e t o j o i n t   p o i n t s   f o r   S V M   w i t h   po l y n o m i a l   ke rn e l   ( 86. 33%) .     In   o r de r   t o   v e r i fy   t h e   e ff e c t i v e n e s s   of   O L S   a s   f e a t ur e   s e l e c t i o n ,   r e c o gn i t i o n   a c c ura c y   fo r   f e a t ur e s   w i t h o ut   O L S   w a s   c o m put e t o o .     F i gu r e   de pi c t s   t h e   c o m pa ri s o n   o r e c o gn i t i o n   a c c ura c y   b e t w e e n   t h e   o r i gi na l   f e a t u r e s   a n O L S   f e a t ur e s .   A s   c a b e   ob s e r v e d,   r e c o gn i t i o a c c u r a c y   a r e   e nha nc e us i n g   f e a t ur e s   s e l e c t e by   O L S ,   fo r   a l l   S V M   ke rn e l s   c a t e go r y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       H um an  ga i t   r e c ogni t i o us i ng   or t hog onal   l e as t   s quar e   as   f e a t ur e   s e l e c t i on   ( R ohi l ah   Saha k )   1359           F i gu r e   3 .   R e c o gn i t i o n   a c c ur a c y   fo r   v a r i o us   n u m b e r s   o f   s ke l e t o n   j o i n t   po i n t s   a c c o r da n c e   t o   O L S   ra n k   F i gu r e   4 .   R e c o gn i t i o n   a c c ur a c y   a t t a i n e us i n g   o r i gi na l   f e a t u r e s   a nd  f e a t u r e s   s e l e c t e by   O L S   fo r   S V M       T a b l e   2 .   R a n k   o f   S ke l e t o n   J o i n t   P o i n t s   a f t e O L S   I m p l e m e n t a t i o n   J o i n t   l a b e l   J o i n t   n a m e   E RR   J o i n t   l a b e l   J o i n t   n a m e   E RR   1   H i p _ c e n t e r_ x   0 . 6 9 9 0 9 7 2 7 6   55   A n k l e   l e f t _ z   0 . 0 0 0 6 3 6 1 8 9   21   H i p _ c e n t e r_ y   0 . 0 8 5 8 7 5 0 7 8   26   E l b o w   l e ft _ y   0 . 0 0 0 6 2 1 8 1 5   4   H e a d _ x   0 . 0 4 2 6 9 5 1 5 7   31   W ri s t   r i g h t _ y   0 . 0 0 0 6 2 1 2 9 9   3   S h o u l d e r   c e n t e r_ x   0 . 0 1 9 8 0 6 2 6 4   57   H i p   r i g h t _ z   0 . 0 0 0 6 1 5 9 4 3   5   S h o u l d e r   l e f t _ x   0 . 0 1 5 7 4 7 8 0 2   29   S h o u l d e r   ri g h t _ y   0 . 0 0 0 5 9 2 8 8 5   10   E l b o w   r i g h t _ x   0 . 0 1 4 8 4 7 2 5 5   38   K n e e   ri g h t _ y   0 . 0 0 0 5 8 8 3 3 1   23   S h o u l d e r   c e n t e r_ y   0 . 0 1 3 5 2 1 6 7 8   43   S h o u l d e r   c e n t e r_ z   0 . 0 0 0 5 3 7 8 4 3   9   S h o u l d e r   ri g h t _ x   0 . 0 0 4 8 0 1 6 4 3   60   F o o t   ri g h t _ z   0 . 0 0 0 5 2 1 3 2 9   17   H i p   r i g h t _ x   0 . 0 0 3 9 0 4 1 9 2   48   H a n d   l e f t _ z   0 . 0 0 0 4 8 7 4 2 7   13   H i p   l e ft _ x   0 . 0 0 3 4 0 5 7 7 3   47   W ri s t   l e ft _ z   0 . 0 0 0 4 8 0 8 2 6   8   H a n d   l e f t _ x   0 . 0 0 3 3 3 6 5 8 2   28   H a n d   l e f t _ y   0 . 0 0 0 4 6 7 7 9 9   14   K n e e   l e f t _ x   0 . 0 0 3 3 3 0 5 4 3   37   H i p   r i g h t _ y   0 . 0 0 0 4 5 3 2 6 9   11   W ri s t   r i g h t _ x   0 . 0 0 3 3 0 7 6 2 3   46   E l b o w   l e ft _ z   0 . 0 0 0 4 3 8 5 2 6   7   W ri s t   l e ft _ x   0 . 0 0 3 1 3 9 6 0 8   41   H i p _ c e n t e r_ z   0 . 0 0 0 4 2 1 9 9 7   27   W ri s t   l e ft _ y   0 . 0 0 2 7 1 6 6 1 5   45   S h o u l d e r   l e f t _ z   0 . 0 0 0 4 1 5 2 6 5   2   S p i n e _ x   0 . 0 0 2 6 7 5 0 5 7   51   W ri s t   r i g h t _ z   0 . 0 0 0 4 0 7 0 7 3   22   S p i n e _ y   0 . 0 0 2 6 4 4 1 5 5   53   H i p   l e ft _ z   0 . 0 0 0 4 0 2 5 3 1   6   E l b o w   l e ft _ x   0 . 0 0 2 0 4 0 7 0 1   42   S p i n e _ z   0 . 0 0 0 3 8 3 9 0 9   34   K n e e   l e f t _ y   0 . 0 0 1 6 3 0 8 7 0   36   F o o t   l e f t _ y   0 . 0 0 0 3 5 5 9 7 0   12   H a n d   ri g h t _ x   0 . 0 0 1 3 9 4 4 7 6   50   E l b o w   r i g h t _ z   0 . 0 0 0 3 5 3 0 1 7   19   A n k l e   ri g h t _ x   0 . 0 0 1 3 3 3 1 8 5   54   K n e e   l e f t _ z   0 . 0 0 0 3 4 8 2 2 4   16   F o o t   l e f t _ x   0 . 0 0 1 3 2 1 2 6 3   49   S h o u l d e r   ri g h t _ z   0 . 0 0 0 3 4 6 2 5 5   15   A n k l e   l e f t _ x   0 . 0 0 1 2 0 9 7 6 4   58   K n e e   ri g h t _ z   0 . 0 0 0 3 1 9 7 3 1   35   A n k l e   l e f t _ y   0 . 0 0 0 9 1 9 8 3 5   18   K n e e   ri g h t _ x   0 . 0 0 0 2 9 6 2 7 5   20   F o o t   ri g h t _ x   0 . 0 0 0 9 0 9 5 1 3   32   H a n d   ri g h t _ y   0 . 0 0 0 2 6 6 9 9 4   25   S h o u l d e r   l e f t _ y   0 . 0 0 0 8 2 1 4 6 7   59   A n k l e   ri g h t _ z   0 . 0 0 0 2 3 9 2 0 1   24   H e a d _ y   0 . 0 0 0 7 8 5 2 0 5   44   H e a d _ z   0 . 0 0 0 2 2 0 7 0 2   40   F o o t   ri g h t _ y   0 . 0 0 0 7 3 6 7 0 9   56   F o o t   l e f t _ z   0 . 0 0 0 2 0 8 7 7 6   33   H i p   l e ft _ y   0 . 0 0 0 6 7 4 3 1 6   39   A n k l e   ri g h t _ y   0 . 0 0 0 2 0 1 8 0 6   30   E l b o w   r i g h t _ y   0 . 0 0 0 6 5 4 5 1 7   52   H a n d   ri g h t _ z   0 . 0 0 0 1 9 8 2 8 0       4.   C O N C LU S I O N     In   c o n c l us i o n,   r e c o gn i t i o n   o f   h um a n   ga i t   i n   o b l i que   v i e w   u s i ng  f e a t ur e s   s e l e c t e by   t h e   o pt i m i z e O L S   a n d   S V M   ha s   b e e n   di s c us s e i n   t hi s   s t u dy .   T h e   r e s ul t s   s h o w e t h a t   t h e   c o m b i n a t i o o f   O L S   a n S V M   w i t h   l i n e a r   ke rn e l   c o n t ri b ut e t o   t h e   h i g h e s t   r e c o gn i t i o n   ra t e   na m e l y   90. 67%  w i t h   48  s ke l e t o n   j o i n t   po i nt s   a s   c o m pa r e t o   t h e   o t h e r   t w o   ke r n e l s .   F u t u r e   w o r i n c l ude s   i n v e s t i ga t i n t h e   h um a n   g a i t   r e c o gn i t i o n   us i ng  o t h e f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d   na m e l y   l i n e a r   di s c r i m i na n t   a na l y s i s   a n o t h e r   c l a s s i f i e r s   s pe c i f i c a l l y   N a i ve   B a y e s i a c l a s s i f i e r   a n d   D e e L e a rni n g   N e ura l   N e t w o r k .       A C K N O WL ED G E M EN TS   T h e   a ut h o r s   w o ul l i ke   t o   t h a nk  M i ni s t r y   of   E duc a t i o n   ( M O E M a l a y s i a   fo r   t h e   g r a nt   a w a r de N i c h e   R e s e a r c h   G r a nt   S c h e m e   (N R G S N o :   600 - R M I / N R G S   5/ (8/ 2013) ,   I n s t i t ut e   o f   Re s e a r c M a n a ge m e nt   a n I nn o v a t i o n   (IR M I)  G ra n t   N o :   600 - R M I/ D A N A   5/ 3/ P S (195/ 201 3)  a n IR M P r e m i e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2 502 - 47 52   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :   1 3 5 5   -   1 3 6 1   1360   L a bo r a t o r y ,   H um a n   M o t i o n   a nd  G a i t   A na l y s i s   U i T M ,   S ha h   A l a m ,   S e l a ngo r ,   M a l a y s i a   fo r   t h e   s uppo r t   g i v e n   t o   c o n duc t   t hi s   r e s e a r c h .       R EF ER EN C ES     [ 1]   W a ng ,   W . - J . ,   C ha ng ,   J . - W . ,   H a u ng ,   S . - F . ,   &   W a ng ,   R . - J .   ( 20 16) .   " H um a P o s t u r e   R e c o g ni t i o B a s e o I m a g e s   C a pt u r e d   by   t h e   K i ne c t   S e ns o r . "   I n t e r na t i ona l   J ou r na l   of   A d v anc e d   R obot i c   S y s t e m s .   ht t p s : / / do i . o r g / 10 . 57 72/ 6216 3 .   [ 2]   T s a i   Z - R ,   R o bus t   K i n e c t - ba s e g ui d a nc e   a n po s i t i o ni ng   o f   a   m ul t i di r e c t i o na l   r o bo t   by   L o g - a r e c og ni t i o n ,   E x pe r t   Sy s t e m s   w i t h   A p pl i c a t i ons ,   41 ( 4) ,   127 1 - 1282 ,   201 4.   [ 3]   S a ku r a i ,   K . ,   Y a n ,   M . ,   T a nno ,   K . ,   &   T a m u r a ,   H .   ( 2017 ) .   " G a z e   E s t i m a t i o M e t ho U s i ng   A na l y s i s   o f   E l e c t r o o c ul o g r a m   S i g na l s   a nd   K i n e c t   S e n s o r . "   C om pu t at i on al   I nt e l l i ge nc e   an N e ur o s c i e nc e ,   2017 ,   207 4752 .   [ 4]   Ť upa ,   O . ,   P r o c z ka ,   A . ,   V y š a t a ,   O . ,   S c t z ,   M . ,   M a r e š ,   J . ,   V a l i š ,   M . ,   &   M a ř í k ,   V .   ( 2 015 ) .   " M o t i o t r a c ki ng   a nd  g a i t   f e a t u r e   e s t i m a t i o f o r   r e c o g ni s i ng   P a r k i n s o n ' s   di s e a s e   us i ng   M S   K i ne c t . "   B i om e di c al   E ng i ne e r i ng   O nl i ne ,   14 ,   97 .   do i : 10. 1186/ s 12 938 - 015 - 00 92 -   [ 5]   H a J , S h a o   L ,   X D   a n S ho t t o J ,   " E n ha nc e C o m pu t e r   V i s i o W i t M i c r o s o f t   K i ne c t   S e ns o r :   A   R e v i e w , "   I E E E   T r ans ac t i ons   on   C y be r ne t i c s ,   4 3( 5 ) ,   1 318   -   13 34 ,   2 013 .   [ 6]   H e nr y ,   P . ,   K r a i n i n ,   M . ,   H e r b s t ,   E . ,   R e n ,   X . ,   &   F o x,   D .   ( 201 2) .   " R G B - D   m a ppi ng:   U s i ng   K i ne c t - s t y l e   de pt c a m e r a s   f o r   de ns e   3D   m o de l i ng   o f   i ndoo r   e nv i r o nm e nt s . "   T he   I n t e r nat i o na l   J ou r na l   o f   R obo t i c s   R e s e ar c h ,   3 1( 5 ) ,   647 663 .   ht t ps : / / do i . o r g / 10. 1177 / 02 7836 4911 4341 48   [ 7]   H e r nde z   J - J ,   L ópe z a   A ,   L   Q ui nt a n i l l a ,   O   J o s é ,   L   L ópe z ,   R   F r a nc i s c o ,   J   R a ng e l ,   B   M a r i o ,   A   I ba r r a ,   M   D o r a ,   L   A l m a nz a ,   " D e t e c t i ng  obj e c t s   u s i n c ol or   an de pt s e gm e nt at i o w i t K i ne c t   s e ns o r " ,   P r o c e di a   T e c hno l o gy ,   V o l .   3,   196 - 204 ,   2012 .     [ 8]   N a ndy ,   A . ,   &   C ha kr a bo r t y ,   P .   ( 20 15) .   " A   ne w   P ar adi gm   of   H um an  G a i t   A nal y s i s   w i t K i ne c t . "   I E i g ht I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o C o nt e m po r a r y   C o m put i ng   ( I C 3)   ( pp .   4 43 44 8) .   N o i d a .   [ 9]   B a l l ,   A . ,   R y e ,   D . ,   R a m o s ,   F . ,   &   V e l o na k i ,   M .   ( 201 2) .   " U ns upe r v i s e c l us t e r i n of   pe op l e   f r om   s k e l e t on”   da t a . "     I 7t A C M / I E E E   I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o H um a n - R o bo t   I nt e r a c t i o ( H R I )   ( p p.   225 226 ) .   B o s t o M A .   ht t p: / / do i . o r g / 10 . 11 45/ 2157 689 . 21 5776 7.   [ 10]   D i ko v s ki ,   B . ,   M a d j a r o v ,   G . ,   &   G j o r g j e v i kj ,   D .   ( 201 4) .   " E v a l u a t i o o f   di f f e r e nt   f e a t u r e   s e t s   f o r   g a i t   r e c o g ni t i o us i ng   s ke l e t a l   d a t a   f r o m   K i ne c t . "   2014  37 t I nt e r n at i ona l   C on v e nt i on  o I nf or m a t i on  and  C om m un i c at i on  T e c hn ol o gy ,   E l e c t r oni c s   an M i c r oe l e c t r oni c s   ( M I P R O ) ,   1304 130 8.   h t t p: / / do i . o r g / 10. 110 9/ M I P R O . 2014 . 68 5976 9.   [ 11]   S o r i a no ,   M . ,   A r a ul l o ,   A . ,   &   S a l o m a ,   C .   ( 20 04 ) .   C u r v e   s pr e a ds   -   a   bi o m e t r i c   f r o m   f r o nt - v i e w   g a i t   v i de o .   P at t e r n   R e c ogni t i on  L e t t e r s 25 ,   1595 160 2.   h t t p: / / do i . o r g / 10 . 101 6/ j . pa t r e c . 2004 . 05 . 01 7.   [ 12]   M .   H a m i a ne   &   F .   S a e e d,   C l a s s i f i c a t i o o f   M R I   B r a i n   I m a g e s   f o r   C o m put e r - A s s i s t e d   D i a g no s i s ,   I n t e r na t i ona l   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   a nd   C om pu t e r   E ngi ne e r i ng   ( I J E C E )   7( 5 ) ,   2 55 5 - 25 64,   2 017 .     [ 13]   B . R i c hha r i y a   &   M . T a nv e e r ,   E E G   s i g na l   c l a s s i f i c a t i o u s i ng   uni v e r s um   s uppo r t   v e c t o r   m a c hi n e ,   E x pe r t   Sy s t e m s   w i t A ppl i c a t i ons ,   106   ( 1) ,   169 - 18 2,   20 18 .   [ 14]   N .   A j i   B ha s ka r ,   " P e r f or m a nc e   A na l y s i s   o f   Supp or t   V e c t or   M ac hi ne   an N e ur a l   N e t w or k s   i D e t e c t i o o f   M y oc a r d i a l   I nf ar c t i on "   P r o c e di a   C o m put e r   S c i e nc e ,   4 6( 1 ) ,   2 0 - 30,   20 15 .   [ 15]   S . H .   K i m   &   J .   C ho i ,   " A S V M - ba s e h i g h - qua l i t y   a r t i c l e   c l a s s i f i e r   f o r   s y s t e m a t i c   r e v i e w s , "   J ou r na l   o f   B i om e di c al   I nf or m a t i c s ,   47   ( 1 ) ,   1 53 - 159 ,   2014 .   [ 16]   -   S .   Z ha ng ,   X .   L i ,   M .   Z o ng ,   X .   Z h u,   a nd   R .   W a ng ,   " E f f i c i e nt   k N N   C l a s s i f i c a t i o W i t D i f f e r e n t   N um be r s   o f   N e a r e s t   N e i g hbo r s , "   I E E E   T r an s ac t i ons   on   N e ur a l   N e t w or k s   and   L e ar n i ng   Sy s t e m s ,   29 ( 5) ,   201 8.   [ 17]   K a ng ,   Z . ,   D e ng ,   M . ,   &   W a ng ,   C .   ( 201 7) .   " F r on t a l - V i e w   H um an  G ai t   R e c ogn i t i o B a s e on   K i ne c t   F e at ur e s   an D e t e r m i ni s t i c   L e ar n i ng . "   I 36t h   C h i ne s e   C o nt r o l   C o nf e r e nc e   ( p p.   10834 108 39) .   [ 18]   M .   M .   G .   M a c e do ,   W .   V .   N .   G u i m a r ã e s ,   M .   Z .   G a l o n,   C .   K .   T a k i m ur a ,   P .   A .   L e m o s ,   a nd  M .   A nt o ni o ,   C o m put e r i z e M e di c a l   I m a g i ng   a nd  G r a p hi c s   A   bi f u r c a t i o i d e nt i f i e r   f o r   I V - O C T   us i ng   o r t ho g o na l   l e a s t   s qu a r e s   a nd  s up e r v i s e d   m a c hi n e   l e a r n i ng ,   C om put e r i z e M e di c a l   I m ag i ng   and  G r aph i c s ,   4 ( 1) ,   23 7 24 8,   20 15.   [ 19]   M . S .   P e pr a h ,   I . O .   M e ns a h ,   P e r f o r m a nc e   e v a l ua t i o o f   t he   O r d i na r y   L e a s t   S qu a r e   ( O L S )   a nd  T o t a l   L e a s t   S qua r e   ( T L S )   i a dj u s t i ng   f i e l da t a :   a e m pi r i c a l   s t udy   o a   D G P S   d a t a ,   So ut A f r i c an  J o ur n al   o f   G e om at i c s ,   6 ( 1 ) ,     pp.   73 - 89 ,   201 7.   [ 20]   R .   A hm a a nd   H .   J a m a l ud di n ,   O r t ho g o na l   l e a s t   s qu a r e   a l g o r i t h m   a nd  i t s   a p pl i c a t i o f o r   m o de l l i ng   s us p e ns i o s y s t e m ,   J ou r na l   of   T e c hn ol o gy ,   3 ( 1 ) ,   71 83 ,   2007 .   [ 21]   E .   M .   A .   M .   M e nde s   a nd  S .   A .   B i l l i ng s ,   A A l t e r na t i v e   S o l u t i o t o   t he   M o de l   S t r uc t u r e   S e l e c t i o P r o bl e m ,   I E E E   T r ans ac t i ons o Sy s t e m s ,   M an   and   C y be r na t i c s ,   3 1( 6 ) ,   5 97 6 08 ,   20 01.   [ 22]   C a w l e y ,   G .   C . ,   &   T a l bo t ,   N .   L .   C .   ( 2 010 ) .   " O O v e r - f i t t i ng   i M o de l   S e l e c t i o a nd  S u bs e que n t   S e l e c t i o B i a s   i P e r f o r m a nc e   E v a l ua t i o n. "   J ou r na l   of   M ac hi ne   L e ar n i ng   R e s e ar c h 11 ,   20 79 2 107 .     [ 23]   S .   C h e n ,   X .   H o ng ,   C .   J .   H a r r i s ,   a nd   L .   H a nz o ,   F u l l y   c o m pl e x - v a l ue d   r a di a l   ba s i s   f unc t i o n e t w o r k s :   O r t ho g o na l   l e a s t   s qua r e s   r e g r e s s i o n   a nd   c l a s s i f i c a t i o n,   N e ur o c om pu t i ng   J ou r n al   E l s e v i e r   7 1( 16) ,   342 1 34 33,   2 008 .   [ 24]   G .   H ua ng ,   S .   S o ng ,   a nd  C .   W u,   O r t ho go na l   L e a s t   S qua r e s   A l go r i t hm   f o r   T r a i n i ng   C a s c a de   N e ur a l   N e t w o r ks ,   I E E E   T r an s a c t i on s   o C i r c u i t s   a nd   Sy s t e m s   59   ( 1 1)   26 29 2 637 ,   20 12.   [ 25]   W o n g ,   T . ,   &   Y a ng ,   N .   ( 2 017 ) .   D e p e nd e nc y   A na l y s i s   of   A c c ur a c y   E s t i m a t e s   i k - F o l C r o s s   V a l i d a t i o n.   I E E E   T r ans ac t i ons   on   K now l e dge   an D a t a   E ng i ne e r i n g 29 ( 11 ) ,   2 417 2 427.   [ 26]   L a m e i r o ,   C . ,   &   S c hr e i e r ,   P .   J .   ( 2016 ) .   C r o s s - v a l i da t i o t e c hn i q ue s   f o r   d e t e r m i ni ng   t h e   n um be r   o f   c o r r e l a t e d   c om po ne nt s   be t w e e t w o   da t a   s e t s   w he t he   num b e r   o f   s a m pl e s   i s   v e r y   s m a l l   i 50 t A s i l o m a r   C o nf e r e nc e   o S i g na l s ,   S y s t e m s   a nd   C o m put e r s   ( pp .   601 605 ) .   P a c i f i c   G r o v e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       H um an  ga i t   r e c ogni t i o us i ng   or t hog onal   l e as t   s quar e   as   f e a t ur e   s e l e c t i on   ( R ohi l ah   Saha k )   1361   B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       R o hi l a S a h a o bt a i n e h e r   P hD   i n   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   i 2018 ,   M a s t e r   i E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   i 20 12  f r o m   U ni v e r s i t i   T e k no l o g i   M A R A   ( U i T M )   S h a A l a m ,   S e l a ng o r   a nd  t he   B a c he l o r   o f   E ng i ne e r i ng   i E l e c t r o ni c s   i 2 007  f r o m   U ni v e r s i t y   S e l a ng o r   ( U ni S E L ) ,   S e l a ng o r .   C ur r e nt l y ,   s he   i s   w o r k i ng   a s   l e c t u r e r   a t   F i r s t   C i t y   U ni v e r s i t y   C o l l e g e ,   P e t a l i ng   J a y a ,   S e l a ng o r .   H e r   r e s e a r c i nt e r e s t s   i s   i t h e   a r e a   o f   s i g na l   a nd  i m a g e   pr o c e s s i ng ,   bi o m e di c a l   e ng i ne e r i ng   a s   w e l l   a s   pa t t e r n   r e c o g ni t i o n.         N oo r i t a w a t i   M T a h i r   r e c e i v e he r   P hD   i E l e c t r i c a l ,   E l e c t r o ni c   &   S y s t e m   E ng i ne e r i ng   f r o m   U ni v e r s i t i   K e ba ng s a a n   M a l a y s i a .   S he   i s   c ur r e n t l y   a   P r o f e s s o r   a t   t h e   F a c u l t y   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng ,   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   M a l a y s i a .   H e r   r e s e a r c i n t e r e s t s   i nc l ud e   p a t t e r r e c o g ni t i o n,   c o m put a t i o na l   i nt e l l i g e nc e   a nd   a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e .   S he   i s   t he   C ha i r   o f   I ndus t r i a l   E l e c t r o n i s / I ndus t r i a l   A ppl i c a t i o ( I E / I A ) ,   M a l a y s i a   C h a p t e r   s i n c e   2016  a nd  a   r e g i s t e r e C ha r t e r e d   E ng i n e e r   ( C   E ng )   w i t h   t he   C ha r t e r e d   E ng i ne e r   U K .         D r .   I r .   A hm a I hs a M o hd  Y a s s i g r a dua t e w i t h   P h a nd  M S c   i E l e c t r i c a l   E ng i n e e r i ng   f r o m   U i T M   i 201 a nd  2 008 ,   r e s p e c t i v e l y .   C ur r e nt l y ,   he   i s   s e r v i ng   a s   a   S e n i o r   L e c t ur e r   i t he   C e nt r e   o f   C om put e r   E ng i ne e r i ng   S t udi e s ,   F a c ul t y   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng ,   a nd  A s s o c i a t e   F e l l o w   i M i c r o w a v e   R e s e a r c I ns t i t ut e   ( M R I )   a nd  M a l a y s i a   I ns t i t ut e   o f   T r a ns po r t   ( M I T R A N S ) .     H i s   r e s e a r c i nt e r e s t s   a r e   i S y s t e m   I de nt i f i c a t i o n,   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e   ( F uz z y   L og i c ,   N e ur a l   N e t w o r ks   a nd   D e e L e a r n i ng ) ,   a nd  S t o c ha s t i c   O pt i m i z a t i o M e t ho ds .   D r   I r   I hs a i s   a l s o   r e g i s t e r e a s   a   P r o f e s s i o na l   E ng i ne e r   ( P E ng )   w i t B o a r o f   E ng i ne e r s   M a l a y s i a   a nd  C ha r t e r e E ng i ne e r   ( C E ng )   r e g i s t e r e w i t t h e   I ns t i t u t i o n   o f   E ng i ne e r i ng   a nd   T e c hno l o gy   ( I E T ) ,   U K .         F a dh l a n   H a f i z he l m i   K a m a r Z a m a r e c e i v e d   t h e   B . S c   ( H o ns . )   a nd   P . hD .   de g r e e s   f r o m   I nt e r na t i o na l   I s l a m i c   U n i v e r s i t y   M a l a y s i a   i 2008   a n 2 015 ,   r e s p e c t i v e l y .   H e   i s   c u r r e nt l y   a   S e ni o r   L e c t ur e r   a t   D e pa r t m e nt   o f   C o m put e r   E ng i n e e r i ng ,   U n i v e r s i t y   o f   T e c hno l ogy   M A R A ,   M a l a y s i a .   H i s   r e s e a r c i n t e r e s t s   a r e   i s ur v e i l l a nc e   s y s t e m ,   pa t t e r r e c o g ni t i o n,   s i g na l   a nd  i m a g e   pr o c e s s i ng ,   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e   a nd   c o m put e r   v i s i o n.   F a dhl a i s   a l s o   a   m e m be r   o f   I E E E ,   M a l a y s i a B o a r o f   T e c hno l o g i s t   ( M B O T ) ,   a n a   C ha r t e r e E ng i n e e r   f r o m   t he   I ns t i t u t i o o f   E ng i n e e r i ng   a nd   T e c hno l o gy ,   U K .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.