典型文献
基于改进残差网络的联合损失步态特征识别
文献摘要：
针对现有的步态识别模型识别准确率不够高、提取特征层次较浅等问题,在步态识别网络GaitSet的基础上,提出一种新的基于改进残差网络的联合损失步态特征识别模型Res-GaitSet.步态作为一种独特而有效的远距离识别生物特征,可以在老年医学评估、社会秩序保障等方面被广泛应用.新网络在特征提取模块中引入残差单元,并采用多个损失函数联合使用的方式,此方法可有效提高步态识别模型的准确性和鲁棒性.实验结果表明,改进后的网络Res-GaitSet在CASIA-B数据集的多个场景和不同识别角度下的准确率均有提升.同时,将改进后的网络用于自建步态数据集,对比于原网络,改进后的网络识别效果在不同角度下也均有提升,充分验证了改进模型的有效性.
文献关键词：
步态识别;特征提取;残差网络;步态轮廓图;联合损失函数
中图分类号：
作者姓名：
贺璇;刘怡欣;何小海;卿粼波;陈洪刚
作者机构：
四川大学电子信息学院,四川 成都 610065;四川大学华西医院国家老年疾病临床医学研究中心,四川 成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]贺璇;刘怡欣;何小海;卿粼波;陈洪刚-.基于改进残差网络的联合损失步态特征识别)[J].计算机与现代化,2022(04):27-32,37
A类：
B类：
残差网络,失步,步态特征,特征识别,步态识别,识别模型,模型识别,识别准确率,提取特征,较浅,识别网络,GaitSet,Res,远距离,生物特征,老年医学,社会秩序,新网,取模,残差单元,数联,联合使用,CASIA,步态数据,改进模型,步态轮廓图,联合损失函数
AB值：
0.377604
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