摘要
基于深度学习端到端和多层特征提取的思想,给出一种基于步态能量图和V GG卷积神经网络结合的步态识别方法.首先,使用背景减除法分割出人体轮廓;然后,通过身体轮廓宽度变化计算出步态周期;其次,根据步态周期图像计算出步态能量图;最后使用V GG网络对步态能量图进行特征学习及分类.实验结果表明:所提出的方法可以准确识别行人身份,在CASIA-B步态数据中平均准确率可达92.5％,且对视角有较好的鲁棒性,对深度学习在步态识别领域的进一步应用有借鉴意义.
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61173184)
重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjA2328)
重庆市技术创新与应用示范项目(cstc2018jszx-cyztzx0206)
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