Oct, 2023

GaitFormer: 学习具有噪声多任务学习的步态表示

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TL;DR使用步态分析进行人员身份识别，同时利用运动模式进行行人属性识别，提出了 DenseGait 数据集和基于 Transformer 的 GaitFormer 模型，通过预训练和多任务训练，在 CASIA-B 和 FVG 数据集上分别取得了 92.5％和 85.33％的准确率，相比于类似方法提高了 14.2％和 9.67％的准确率，同时能够准确识别性别信息和多种外貌属性。
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发现论文，激发创造
  • 学习解缠表示以进行步态识别

    采用 AutoEncoder framework - GaitNet 来解决服装、携带物品和观察角度等干扰因素的问题。同时我们还建立了 Frontal-View Gait dataset，通过 CasIA-B，USF 和 FVG 数据集的实验，我们的方法表现优异，并且在某些场景下与其他识别技术相比具有优势，如长距离 / 低分辨率，交叉观测角度。

    Sep, 2019

  • 基于解缠表示学习的步态识别

    该研究提出一种基于 AutoEncoder 框架、利用 RGB 成像中的姿态和外貌特征，以及对前方视角步行进行重点研究的 FVG 数据集来辅助鲁棒的步态识别方法，通过在 CASIA-B，USF 和 FVG 数据集上的大量实验证明了该方法具有优秀的识别性能、特征解缠能力和有前途的计算效率。

    Apr, 2019

  • 基于姿态的深度步态识别

    本文提出了一种基于姿态的卷积神经网络模型，用于人体步态识别，利用肢节周围区域的动作信息和光流法提取特征，实验证明该方法的效果超过现有技术水平。

    Oct, 2017

  • 用于训练机器 / 深度学习步态识别算法的数据增强方法学

    本研究介绍了一种基于模拟的方法和主体特定数据集，用于生成合成视频帧和序列以进行数据增强，由此生成了多模态数据集，其结果表明身份信息在合成生成的示例中得以保留，此数据集和方法可对完全不变式身份识别的研究提供支持。

    Oct, 2016

  • 基于步态分析的实时人员识别

    通过使用低功耗模型，借助可穿戴设备在边缘进行实时步态识别，本研究成功地在 Arduino 上演示了作者的实时身份识别，从而强调了其功效，并为不久的将来在实际系统中应用提供了可行性证明。

    Apr, 2024

  • GaitSet：利用步态作为深度集合进行跨视角步态识别

    本文提出了一种基于深度集的步态识别方法，该方法利用全局 - 本地融合深度网络集成一组步态帧，具有较高的鲁棒性和灵活性，在识别结果方面表现较好。

    Feb, 2021

  • 用于人物识别的步态特征自动学习

    该研究旨在利用卷积神经网络从低级运动特征（如光流分量）学习高级描述符，并以此实现视频中人的识别。实验证明，将光流的时空块作为卷积神经网络的输入数据，可以以比以往更低的图像分辨率（即 80x60 像素）获得最先进的步态识别效果。

    Mar, 2016

  • 基于骨架的步态识别的深入理解

    该论文提出了一种基于 Graph Convolutional Networks（GCNs）的方法，结合高级别输入和残差网络，用于骨架轮廓图进行步态识别，实验结果显示了 3 倍于最先进技术水平和强大的视频建模能力。

    Apr, 2022

  • GaitSet: 将步态视为一组用于视角跨越式步态识别

    该论文提出了一种新的步态识别方法，将步态看作是由独立帧组成的集合，并采用了一种新型网络 GaitSet 来学习集合中的身份信息，实现了新的识别准确率。

    Nov, 2018

  • 使用注意力循环学习局部表征进行视角不变步态识别

    本研究提出一种基于卷积神经网络和循环神经网络的双向注意力模型，应用于步态识别领域。实验表明，该模型在数据采集和外观变化等因素影响下的识别性能优于其他方法，并对不同类型遮挡的数据具有更强的鲁棒性。

    Oct, 2020