【摘 要】
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步态识别,是指通过行人的走路姿势来识别个体身份的一种方法。作为一种新兴的生物识别技术,相比较其他生物识别技术,步态识别具有远距离易捕捉、不易伪装、非接触式和无需配合等独特的优势,可以在社会安全保障方面发挥巨大的作用,这使得近年来受到越来越多的研究者关注。但是,步态识别技术当前并没有完全成熟,依然存在许多挑战,比如视角的多样性、行人背包衣着物品、背景干扰以及行人遮挡的影响等,这都给步态识别带来了一定
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步态识别,是指通过行人的走路姿势来识别个体身份的一种方法。作为一种新兴的生物识别技术,相比较其他生物识别技术,步态识别具有远距离易捕捉、不易伪装、非接触式和无需配合等独特的优势,可以在社会安全保障方面发挥巨大的作用,这使得近年来受到越来越多的研究者关注。但是,步态识别技术当前并没有完全成熟,依然存在许多挑战,比如视角的多样性、行人背包衣着物品、背景干扰以及行人遮挡的影响等,这都给步态识别带来了一定的难度。本文针对步态识别技术,通过深度学习的方法展开研究,提出了一种基于行人整体和局部特征的步态识别方法,主要工作如下:（1）通过观察行人走路时的步态规律,发现行人的不同身体部位在行走过程中有着不同的变化和运动规律:比如人体头部在行走过程中变化幅度较小,而腿部和手臂来回摇摆的幅度很大,而且呈现一定的规律,所以提取到这些局部特征更有利于步态识别。因此本文在提取帧级步态特征时,对行人的一组步态轮廓图同时提取整体帧级特征和局部帧级特征。（2）为了更好的保留时间和空间信息,需要将提取到的帧级特征聚合为集合特征。由于在帧级特征提取过程中包含多个阶段的提取过程,因此在每一阶段的帧级特征提取完成后得到的整体帧级和局部帧级特征通过改进后的集合池化（Set Pooling）操作进一步聚合成为整体集合特征和局部集合特征。（3）将最终的集合特征和帧级特征分别使用水平金字塔和时间特征聚合模块。水平金字塔可以将集合特征在多个尺度下水平划分成多个水平块空间,每个水平块空间使用水平金字塔池化,获得更加详细的局部特征;时间特征聚合可以把局部相邻的帧级特征进行聚合,从而获得带有微运动特征的步态特征。最终将经过水平金字塔和时间特征融合后的特征通过一个全连接层作为最终的识别,来增加特征的判别能力。最后本文使用CASIA-B和CASIA-C步态数据集验证了算法的可行性,得到了比较好的识别效果,其中CASIA-B在正常行走状态下达到了96.5%,背包状态达到了92.0%,穿衣状态下达到了76.5%;在CASIA-C中平均达到了97.5%。
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