gait | BriefGPT - AI 论文速递

关键词gait

搜索结果 - 8

GaitPoint+: 融合点云分析和复用技术的步态识别网络
行走是一种行为生物特征方式，可用于从远距离识别人们的方式。本文提出了一种新的行走识别网络，称为 GaitPoint+，结合了轮廓和骨架特征以提高准确性，并通过对骨骼点云的处理实现了性能的进一步提升。
PDF3 months ago
利用深度学习进行时空步态数据的价值预测
使用深度学习分析运动行为数据，我们探索短距离和长距离的预测，并证明其在医学诊断、治疗过程监测以及其他应用领域的潜力。
PDF4 months ago
1D 卷积变换器用于步态的帕金森病诊断
该研究提出了一种用于诊断帕金森病步态的高效深度神经网络模型。具体地，我们引入了一种混合的 ConvNet-Transformer 架构，通过检测疾病的严重程度准确诊断帕金森病。所提出的架构通过单一的端到端模型充分利用了卷积神经网络和 Tra
PDF8 months ago
基于步态的抑郁风险识别的更高效方法
通过建立大规模步态数据库和提出基于深度学习的抑郁风险识别模型，本研究验证了该方法的有效性，并提供了许多有启发性的见解，突显了基于步态的抑郁风险识别的巨大潜力。
PDF9 months ago
DIOR：室内外重识别数据集 -- 长距离 3D/2D 骨架步态采集管道，半自动化步态关键点标注和基准评估方法
本文介绍了 DIOR 框架的数据收集和半自动化标注，提供了一个包含 14 个主题和 1649 万帧（其中包括来自长距离摄像头的 20 万帧）的数据集，旨在通过先进的 3D 计算机视觉技术实现在室内和户外长距离设置下的像素级准确度和骨架标注。
PDF10 months ago
双向 GaitNet：人类步态和解剖条件的双向预测模型
本文提出了一种名为 Bidirectional GaitNet 的新型生成模型，它可以学习人体解剖结构和步态之间的关系，并在 304 个 Hill 型肌腱单位的情况下以正向和反向模型进行训练和预测。
PDFa year ago
ECCVGaitEdge：超越纯端到端步态识别以提高实用性
本文提出了一种名为 GaitEdge 的新型端到端框架，利用行人分割网络合成可训练的身体边缘和固定内部的合成剪影来屏蔽步态非相关信息，实现端到端训练，经实验验证，在 CASIA-B 和作者新建的 TTG-200 数据集上，GaitEdge
PDF2 years ago
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。
PDF8 years ago