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基于联合损失函数的多视角步态识别方法研究
文献摘要：
视频侦查技术逐步成为侦查办案的重要手段,步态识别技术在视频侦查工作中有良好的应用前景;现阶段跨视角的步态识别技术在公开数据集CASIA-B的正常行走条件下,识别正确率已经达到了 95％,但是在穿外套和携带包裹等有遮挡行走条件下的识别正确率不高.本文通过采用Triplet与Softmax两个损失函数相结合的方法,联合优化步态模型,可以使最终的训练更加有效.研究结果表明:在不影响正常行走条件识别正确率的情况下,穿外套和携带包裹行走条件的步态识别正确率均有一定提升,分别提升了 4.7％和3％,可为视频目标识别与追踪提供辅助技术支撑.
文献关键词：
跨视角;步态识别;Triplet;Softmax
中图分类号：
作者姓名：
赵佳鑫;张雅丽;施新凯;李御瑾
作者机构：
中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038
文献出处：
引用格式：
[1]赵佳鑫;张雅丽;施新凯;李御瑾-.基于联合损失函数的多视角步态识别方法研究)[J].智能计算机与应用,2022(02):13-17
A类：
视频目标识别
B类：
联合损失函数,多视角,步态识别,视频侦查技术,查办,办案,侦查工作,跨视角,公开数据集,CASIA,外套,遮挡,Triplet,Softmax,联合优化,识别与追踪,辅助技术
AB值：
0.313625
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