电子测量技术2024，Vol.47Issue(1) ：186-192.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2314185

基于多尺度特征融合的跨视角步态识别

Cross-view gait recognition based on multi-scale feature fusion

邹雪 谭棉 严晓波 王飞 王林
电子测量技术2024，Vol.47Issue(1) ：186-192.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2314185
✕
  • 维普
  • 万方数据

基于多尺度特征融合的跨视角步态识别

Cross-view gait recognition based on multi-scale feature fusion

邹雪 1谭棉 1严晓波 1王飞 2王林3
扫码查看

作者信息

  • 1. 贵州民族大学数据科学与信息工程学院 贵阳 550025;贵州省模式识别与智能系统重点实验室,贵州民族大学 贵阳 550025
  • 2. 贵州省模式识别与智能系统重点实验室,贵州民族大学 贵阳 550025;贵州民族大学人文科技学院 贵阳 550025
  • 3. 贵州省模式识别与智能系统重点实验室,贵州民族大学 贵阳 550025
  • 折叠

摘要

在跨视角步态识别中,针对衣着遮挡情况下难以提取具有可辨别性和多样性的步态特征,导致识别准确率下降的问题,提出了一种基于多尺度特征融合网络的跨视角步态识别方法.该方法能够有效利用步态特征间的互补性,获得具有可辨别性和多样性的步态特征,从而解决因衣着遮挡造成可辨别性差以及单一性的问题,进而提升跨视角步态识别的准确性.为验证所提方法的有效性,在公共数据集CASIA-B上进行了验证,实验结果表明所提方法在处理具有遮挡条件下的跨视角步态识别问题的识别性能达到了73.4%,同时在正常和背包两种行走条件下的识别性能分别达到了95.5%和88.0%.此外,我们的方法在处理遮挡条件下的识别性能优于同类典型的步态识别方法.

Abstract

In cross-view gait recognition,it is difficult to extract distinguishable and diverse gait features in the case of clothing occlusion,which leads to the decrease of recognition accuracy.A multi-scale feature fusion network based cross-view gait recognition method is proposed.This method can effectively utilize the complementarity among gait features to obtain gait features with discriminability and diversity,thereby solving the problem of poor discriminability and uniformity caused by clothing occlusion,and thus improving the accuracy of cross-viewing Angle gait recognition.In order to verify the effectiveness of the proposed method,the public data set CASIA-B was used to verify the proposed method.The experimental results show that the proposed method achieves 73.4％ recognition performance for the cross-viewing Angle gait recognition problem with occlusion,and 95.5％ and 88.0％ recognition performance under normal and backpack walking conditions,respectively.In addition,the performance of our method is better than that of other typical gait recognition methods under occluded conditions.

关键词

跨视角步态识别/多尺度特征融合/步态特征/可辨别性

Key words

cross-view gait recognition/multi-scale feature fusion/gait feature/discriminability

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(62241206)

国家自然科学基金(62162012)

贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2022]一般195)

贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2023]一般143)

贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2022]一般 550)

贵州省科技计划项目(黔科合平台人才-ZCKJ[2021]007)

贵州省高层次创新型人才项目(黔科合平台人才-GCC[2023]027)

贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2022]015号)

贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教技[2023]012号)

贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教技[2022]015号)

贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教技[2023]061号)

贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教技[2023]062号)

贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合 KY字[2021]115)

贵州省模式识别与智能系统重点实验室开放课题(GZMUKL[2022]KF01)

出版年

2024
电子测量技术
北京无线电技术研究所

电子测量技术

CSTPCD北大核心
影响因子：1.166
ISSN：1002-7300
参考文献量17
段落导航相关论文