基于卷积神经网络的特征融合步态识别方法研究

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随着信息社会的高速发展,人们在公共环境下的安全越来越受到重视,在众多的生物特征识别技术中,步态识别被越来越多的学者关注。步态识别是指利用人们的走路姿势来实现对人物的识别,与其他生物识别技术相比,步态识别能够在远端实现对人物身份的识别,具有远距离,非接触,非侵犯性,难以伪装等优点,在智能安防领域有非常大的应用价值。在本文中,我们围绕基于卷积神经网络的步态识别方法,进行了一系列研究,针对步态识别中普遍使用的步态模板GEI(Gait Energy Image)动态信息不足的问题,提出了一种基于时空特征融合的双流卷积神经网络的步态识别方法,该方法在特征层通过构造步态时序图(GTI)来引入步态的时序信息,并与原始的步态轮廓进行结合,然后通过双流卷积神经网络STGNet提取步态的时序特征及空间特征,在深度特征上进行时空特征融合。该技术借助深度神经网络的视觉特征学习能力,能够很好地提取步态在跨视角下的空间特征及运动特征。通过仿真实验对所提出的方法进行了验证,该方法在大规模数据集OU-ISIR Large Population上达到了较高的识别率,验证了算法的可行性。该方法使用时空特征融合技术,在融合步态的时间、空间特征后提升了步态特征的表征性,比传统的GEI+CNN方法更加有效。该方法对比当前流行的步态识别方法有更高的识别率,且该方法对视角变换具有一定的鲁棒性。
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