典型文献
利用动态步态图进行步态识别
文献摘要：
基于轮廓的步态识别方法容易受行人的携带物、衣物等遮挡因素的影响.针对这一问题提出了动态步态图.动态步态图将步态轮廓图划分为动态部分和静态部分,更有利于提取受遮挡影响较小的动态步态信息.设计了双路步态识别网络(Bi-Route)提取步态特征,通过增加动态特征占比,稀释静态特征占比降低遮挡物的影响.网络以动态步态图为输入,使用二维卷积分别提取步态序列中的全局轮廓特征和帧级轮廓特征,使用三维卷积神经网络从帧级轮廓特征中提取动态特征.为了验证本方法的有效性,在CASIA-B数据集上进行了评估,在正常(NM)、背包(BG)、穿大衣(CL)条件下的准确率分别达到了 92.9％、87.2％和65.6％.结果表明本方法可以降低遮挡、衣物和携带物等对识别准确率的影响.
文献关键词：
深度学习;步态识别;动态步态图;三维卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
韩东岳;桑海峰
作者机构：
沈阳工业大学信息科学与工程学院 沈阳 110870
文献出处：
引用格式：
[1]韩东岳;桑海峰-.利用动态步态图进行步态识别)[J].电子测量与仪器学报,2022(02):139-145
A类：
动态步态图
B类：
行步,步态识别,衣物,步态轮廓图,图划分,部分和,步态信息,双路,识别网络,Bi,Route,步态特征,动态特征,静态特征,比降,遮挡物,二维卷积,步态序列,轮廓特征,三维卷积神经网络,CASIA,NM,背包,BG,大衣,CL,识别准确率
AB值：
0.328884
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