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题名基于卷积神经网络和不完整步态周期的步态识别方法
被引量：2
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作者
汤荣山
葛万成
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机构
同济大学中德学院
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出处
《通信技术》
2018年第12期2980-2985,共6页
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文摘
基于完整步态周期的步态能量图(GEI)已经成为一种常用的反映不同个体步态特征的方法,但在有些场景下,由于环境的重叠现象,难以得到由完整步态周期组成的GEI。使用几帧不完整的步态数据,只能获得较低的步态识别率。因此,提出了一种基于全卷积神经网络(FCN)的方法来重构GEI。该网络使用由较少帧组成的GEI作为输入,得到对应于由更多帧组成的GEI。通过逐步重构,该网络可将不完整GEI转化为完整GEI。实验结果显示,在重构和步态识别上,该方法还原出的完整GEI接近于目标GEI,特别是在还原由较多帧组成的GEI时,效果更好。
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关键词
步态识别
步态周期
步态能量图(GEI)
全卷积神经网络(FCN)
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Keywords
gait recognition
gait cycle
gait energy image
fully convolutional network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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