【摘 要】
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步态识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它是一种通过分析行人走路姿态来识别目标身份的方法,与传统的生物特征识别技术相比,其难以伪装、无需配合、可远距离观测等特点,逐步在公共安防、智慧城市建设等领域发挥重要作用。然而在实际场景中,行人身体有遮挡或观测角度被改变都会导致所提取的步态特征出现偏差,从而影响识别结果。同时,由于Gait Set的网络层数较多、计算量较大,导致步态识别系统难以部署于轻
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步态识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它是一种通过分析行人走路姿态来识别目标身份的方法,与传统的生物特征识别技术相比,其难以伪装、无需配合、可远距离观测等特点,逐步在公共安防、智慧城市建设等领域发挥重要作用。然而在实际场景中,行人身体有遮挡或观测角度被改变都会导致所提取的步态特征出现偏差,从而影响识别结果。同时,由于Gait Set的网络层数较多、计算量较大,导致步态识别系统难以部署于轻量型监控设备。为了解决上述问题,本文围绕基于图像序列的跨视角步态识别展开研究,具体工作如下:（1）提出一种基于原始序列级特征和联合损失函数的步态识别方法,以提升模型的识别精度。首先,把步态能量图作为原始序列级特征添加到Gait Set网络的MGP模块,弥补了深层网络缺失全局信息的问题;其次,加入Softmax损失函数对网络进行联合监督训练,在增大样本类别之间距离,减小样本类别之内距离的同时,缓解Triplet损失函数在网络训练时收敛慢、表现不稳定等问题;实验结果表明在NM、BG和CL行走条件下,步态识别正确率分别提升了0.2%、3%和4.7%。（2）提出一种基于深度可分离卷积和SE模块的步态识别方法,以构建轻量化网络。首先,使用深度可分离卷积替换网络中的常规卷积,实现模型参数的压缩;其次,将SE模块应用在主干网络,使网络能够自主地学习各通道对任务的重要性;实验结果表明网络的训练时长缩短了52.5%,模型文件所占的存储空间减少了19%。（3）设计并实现了一个步态识别系统。基于改进的Gait Set算法,进行了步态识别软件的开发。经测试,该软件可以实现运动目标检测、步态剪影图分割以及提取步态特征等功能,进而可以用于简单场景下的步态识别任务。
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