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CVPR活动生物特征：基于日常活动的个人识别
我们研究了一个关注在进行日常活动时进行人员识别的新问题。由于时空复杂性和服装颜色、背景等外貌偏差的存在，从 RGB 视频中学习生物特征具有挑战性。我们提出了一个新的框架 ABNet，通过对生物特征和非生物特征进行解耦，从而在日常活动中实现有
PDF3 months ago
GaitFormer: 学习具有噪声多任务学习的步态表示
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 9
PDF8 months ago
迈向公正的面部验证：对人口统计偏见的深入分析
通过深入分析，本文重点讨论了涉及种族、年龄和性别等因素的交叉偏见问题，提出了在当前文献中较少探索的种族、年龄和性别组合方面的性能差异。此外，本文在定量分析中引入了五个补充指标，包括不公平影响和不公平待遇指标，以克服当前主流方法中常被忽视的重
PDFa year ago
人体姿态估计在步态识别中的应用：数据集和模型的全面调研
本文通过详细综述对于骨架姿态估计和步态分析成为骨架优势的方式，详细介绍了相关数据集、评估方法、挑战和应用方法，并就每个方面进行了细致的比较，在此基础上就性能分析、潜在研究空白、应用领域以及未来的潜在贡献等方面提出了建议，综合评价了深度学习技
PDFa year ago
多通道时间序列人员和软生物特征身份识别
利用深度学习架构从人体传感器数据中评估人物和柔性生物识别识别性能，并发现活动对此有影响，同时软生物识别属性表征表现出良好的性能。
PDFa year ago
基于智能手机在野外进行的深度学习步态识别
使用智能手机的惯性传感器，以无约束状态采集步态数据，通过深度学习技术学习建模，提出了一种有效的步态识别方法，使得人员身份鉴别和认证性能高于 93.5% 和 93.7%。
PDF6 years ago