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结合非局部与分块特征的跨视角步态识别
被引量：
3
1
作者
冯世灵
王修晖
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期821-827,共7页
目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特征.针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法.将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之...
目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特征.针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法.将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息.为了更好地提取局部特征,根据GEI的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3个二值分类器分别进行训练.在OUISIR-LP和CASIA-B步态数据集上的对比实验表明,文中方法的正确识别率较高.
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关键词
步态识别
跨视角识别
非局部特征
分块特征
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职称材料
题名
结合非局部与分块特征的跨视角步态识别
被引量：
3
1
作者
冯世灵
王修晖
机构
中国计量大学信息工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期821-827,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.61602431,61303146)资助~~
文摘
目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特征.针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法.将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息.为了更好地提取局部特征,根据GEI的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3个二值分类器分别进行训练.在OUISIR-LP和CASIA-B步态数据集上的对比实验表明,文中方法的正确识别率较高.
关键词
步态识别
跨视角识别
非局部特征
分块特征
Keywords
Gait
Recognition
Cross-View
Recognition
Non-local
features
part
-
level
features
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合非局部与分块特征的跨视角步态识别
冯世灵
王修晖
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
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