【摘 要】
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步态是指人在行走时的姿态,是一种可以进行远距离识别的生物特征,步态识别应用前景非常广阔,目前深度学习算法已经广泛应用在步态识别领域。步态的外观信息和时序信息是步态识别的重要信息,为了更好的提取两种信息,提出了双路步态识别网络,该卷积神经网络以步态轮廓序列为输入,主网络分为两部分,分别提取帧级特征和全局特征进而获得时序信息和外观信息。在此基础上,我们还提出了一种新的训练方法和匹配方法,忽略角度相差大
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步态是指人在行走时的姿态,是一种可以进行远距离识别的生物特征,步态识别应用前景非常广阔,目前深度学习算法已经广泛应用在步态识别领域。步态的外观信息和时序信息是步态识别的重要信息,为了更好的提取两种信息,提出了双路步态识别网络,该卷积神经网络以步态轮廓序列为输入,主网络分为两部分,分别提取帧级特征和全局特征进而获得时序信息和外观信息。在此基础上,我们还提出了一种新的训练方法和匹配方法,忽略角度相差大的步态数据,避免跨大角度识别对准确率的影响。在CASIA-B数据集上结果表明模型对步态角度判断准确率为95.5%,步态识别准确率达83.1%。
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