基于深度学习的骨架提取步态识别

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随着大众对新兴生物识别技术的重视,步态识别已成为国内外专家学者们研究的热点之一。人体步态具有远距离识别、不易隐藏与模仿、不接触个体、唯一性等天然优势,其识别技术在公共安全领域发挥着重要作用,但仍面临着许多亟需解决的难点。本文从深度学习方向入手,针对骨架步态识别任务易受复杂背景干扰的问题,采用基于模型的方法研究了骨架提取算法;利用步态信息具有时空关联性的特点,建立联合时空网络模型完成步态的最终识别。本文的主要内容如下:1)改进骨架提取算法:本文利用基于深度学习的Openpose提取算法在CASIA-B视频数据库提取人体步态骨架,从而剔除了步态视频的复杂背景,避免了视角和外观等协变量的影响。针对传统Openpose算法提取姿态骨架存在错检和漏检的问题,本文对Openpose算法进行多尺寸多尺度改进,并进行双线性插值预测当前帧的骨骼关节点。实验结果证明,本文提出的改进算法能修正步态骨架提取时存在的问题,同时获得更准确且鲁棒的人体步态骨架。最后利用步态序列周期性设计出一种步态周期检测策略提取关键帧,删减冗余信息,为后续精确的步态识别节省了训练时间。2)建立联合时空网络模型:人的步态数据变化遵循强大的时空规律,故本文提出一种双流3D-Res Net_AT-LSTM联合时空网络模型,以提取步态姿态骨架序列和步态RGB序列中的步态不变特征。网络的第一部分分析了二维卷积神经网络和三维卷积神经网络优缺点,参照Res Net18和Res Net50的网络结构,设计出新的三维残差卷积神经网络提取步态的空间特征;第二部分在LSTM网络的拓展结构中分层添加编码-解码注意力机制,实现对步态时间特征的提取;第三部分采用分数分布融合策略联合得到步态时空特征,预测分类分数以完成步态的最终识别。3)步态识别实验结果与分析:在利用改进版的Openpose算法提取CASIA-B数据集骨架图的基础上,本文从不同模块、不同视角不同协变量、网络维度和骨架修复等方面进行实验对比分析。与现存方法对比,结果表明本文所设计的双流3D-Res Net_AT-LSTM联合时空网络的识别结果更优,完成了基于深度学习的骨架提取步态识别。
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