结合非局部与分块特征的跨视角步态识别

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：STTELA

【摘要】

：

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OU-ISIR-LP和C

【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

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

步态识别跨视角识别非局部特征分块特征 Gait Recognition Cross-View Recognition Non-local Features

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(No.61602431,61303146)资助.

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