【摘 要】
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为解决多视角下存在服饰和携带物等协变量时,基于轮廓或关节模型的步态识别方法识别效果不理想的问题,结合深度学习技术,提出基于人体行走特征矢量图(walking feature vector diagram, WFVD)的步态识别方法.首先,以视频流为输入,基于人体姿态估计模型与人体部位关联场,获取行走特征矢量图;然后,设计以WFVD为输入的步态时空网络作为特征学习与识别网络,基于残差学习模块学习步态
【机 构】
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深圳大学机电与控制工程学院,深圳大学生命科学与海洋学院
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(U1713204),Shenzhen Basic Research Foundation(JCYJ20180305125327627)。
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为解决多视角下存在服饰和携带物等协变量时,基于轮廓或关节模型的步态识别方法识别效果不理想的问题,结合深度学习技术,提出基于人体行走特征矢量图(walking feature vector diagram, WFVD)的步态识别方法.首先,以视频流为输入,基于人体姿态估计模型与人体部位关联场,获取行走特征矢量图;然后,设计以WFVD为输入的步态时空网络作为特征学习与识别网络,基于残差学习模块学习步态空间特征和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络学习步态时间特征,在
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