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基于改进GaitSet的跨视角步态识别方法 被引量：1
1
作者 孟洪杰 杜延墨 《机械管理开发》 2025年第1期268-270,276,共4页
针对现有的步态识别模型识别准确率不够高、特征提取层次不足、时序信息提取不充分等问题,提出了一种改进的时空特征融合GaitSet跨视角步态识别方法。该方法利用卷积神经网络从步态序列中提取空间特征,结合多种尺寸的卷积核和膨胀卷积... 针对现有的步态识别模型识别准确率不够高、特征提取层次不足、时序信息提取不充分等问题,提出了一种改进的时空特征融合GaitSet跨视角步态识别方法。该方法利用卷积神经网络从步态序列中提取空间特征,结合多种尺寸的卷积核和膨胀卷积技术来获取多尺度特征。在特征提取阶段引入残差单元以增强深层特征的提取能力。采用长短期记忆网络捕捉时序信息,并在特征融合层将时空特征融合。利用水平金字塔映射进一步提取多种层次的时空特征。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,该方法在正常行走、携带包裹和穿着外套三种场景下的全方位平均准确率分别达到95.7%、90.6%和79.2%,相比GaitSet模型分别提高了0.7、3.4和8.8个百分点,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 gaitset算法 步态识别 残差网络 膨胀卷积 时空特征融合
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面向铁路客运的GaitSet步态识别算法探索性研究
2
作者 李贝贝 阎志远 +2 位作者 戴琳琳 刘相坤 车儒平 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第7期150-158,共9页
目前,人脸识别技术在铁路客运车站进出站核验环节与铁路12306 APP中均得到充分应用,尤其基于人像检索的无接触出站的试点应用,显著提升了旅客出站的便利性,但旅客戴面部遮挡物出行的情况较为普遍,基于人脸识别技术的铁路车站应用受到挑... 目前,人脸识别技术在铁路客运车站进出站核验环节与铁路12306 APP中均得到充分应用,尤其基于人像检索的无接触出站的试点应用,显著提升了旅客出站的便利性,但旅客戴面部遮挡物出行的情况较为普遍,基于人脸识别技术的铁路车站应用受到挑战。针对基准的GaitSet步态识别算法进行改进,通过多尺度特征融合丰富步态的细节信息和语义信息的鉴别力,通过注意力机制挖掘并聚焦步态特征的关键信息,增强不同步态特征间的差异。改进的GaitSet步态识别算法,分别对开源步态数据集和自搜集的铁路场景数据进行模型训练,通过消融试验证明改进方法的有效性,其中基于铁路客运车站的试点应用,使得无接触出站能力提升2.31%,为铁路客运无接触出站研究提供参考。 展开更多
关键词 gaitset 步态识别 铁路 无接触出站 多尺度特征 注意力机制
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基于优化GaitSet的步态识别算法研究
3
作者 李建芳 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期256-263,共8页
步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术,在预防犯罪、法医鉴定和社会保障等领域具有广阔的应用前景。基于序列的方法虽然可以保留更多的步态时空信息,但存在计算代价高昂和灵活性不足的问题。为了克服这些方法的局限性,提出了一种优化... 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术,在预防犯罪、法医鉴定和社会保障等领域具有广阔的应用前景。基于序列的方法虽然可以保留更多的步态时空信息,但存在计算代价高昂和灵活性不足的问题。为了克服这些方法的局限性,提出了一种优化的GaitSet步态识别算法,设计了精细化模块,并对原网络的结构进行优化。在卷积层后增加比标准化操作,加速网络收敛速度;引入了SA注意力机制,提高了模型的性能和泛化能力。采用联合损失进行训练,通过Softmax损失函数弥补三元组损失函数可能导致模型训练的收敛慢、易过拟合等缺点。CASIA-B数据集实验表明,所提方法能够将步态数据转换为能量图并提取得到更多特征信息,各角度识别准确率均有较高的识别精度。 展开更多
关键词 步态识别 卷积神经网络 深度学习 gaitset 损失函数
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改进GaitSet模型的煤矿井下人员步态识别方法
4
作者 汝洪芳 赵晖 王国新 《黑龙江科技大学学报》 2025年第2期301-306,共6页
针对步态识别模型准确率低与步态特征提取不充分的问题,提出一种改进GaitSet模型的煤矿井下人员步态识别方法。在GaitSet模型的基础上,引入多尺度卷积神经网络进行特征提取,采用多级池化模块,以保留主要的步态特征,提升模型的泛化能力,... 针对步态识别模型准确率低与步态特征提取不充分的问题,提出一种改进GaitSet模型的煤矿井下人员步态识别方法。在GaitSet模型的基础上,引入多尺度卷积神经网络进行特征提取,采用多级池化模块,以保留主要的步态特征,提升模型的泛化能力,在CASIA-B数据集和自建煤矿井下人员步态数据集上进行验证。结果表明,排除相同视角后,三种状态下的平均识别准确率分别提升了0.53%、2.06%和1.35%,在自建煤矿井下人员数据集上,平均识别准确率提升了3.63%。 展开更多
关键词 煤矿 步态识别 gaitset 多尺度卷积 多级池化
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基于优化GaitSet模型的井下行人步态识别研究
5
作者 汝洪芳 刘金峰 +1 位作者 王国新 赵晖 《煤炭技术》 2025年第6期233-236,共4页
针对煤矿井下传统身份卡识别方法存在一人多卡、易遗失等问题,提出基于改进GaitSet模型的步态识别方法,通过引入多特征融合模块增强多尺度步态特征提取能力,并采用深度可分离卷积降低模块参数增量,在CASIA-B和自建煤矿数据集上的实验表... 针对煤矿井下传统身份卡识别方法存在一人多卡、易遗失等问题,提出基于改进GaitSet模型的步态识别方法,通过引入多特征融合模块增强多尺度步态特征提取能力,并采用深度可分离卷积降低模块参数增量,在CASIA-B和自建煤矿数据集上的实验表明,排除相同视角干扰后,3种运动状态的平均识别准确率较原模型分别提升3.17%、5.77%和7.61%,其中,自建数据集达到94.45%的平均准确率,证实了模型改进的有效性与鲁棒性,为井下无接触式身份识别提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 井下行人 步态识别 gaitset 深度可分离卷积
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基于优化GaitSet模型的步态识别研究 被引量：2
6
作者 刘正道 努尔毕亚·亚地卡尔 +2 位作者 木特力甫·马木提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期77-86,共10页
为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,... 为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,增加多尺度的感受野的特征输入和深浅特征融合;最后,在CASIA-B数据库上进行了验证.实验结果表明:LT样本规模及非相同视角下,NM状态下的识别率为97.309%,BG状态下的识别率为94.048%,CL状态下的识别率为81.736%.相比较原模型Rank-1的准确率有较大的提升. 展开更多
关键词 步态识别 优化研究 gaitset 图像尺寸 深浅特征融合
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复杂场景下多重损失的步态识别系统的实现
7
作者 李长萍 于大海 +2 位作者 郭豪 李杰 胡滨 《软件》 2023年第5期11-18,共8页
在目前的高校教育制度下,我国的教育事业蓬勃发展,但是在学生课堂早退违纪问题的处理中仍存在不足之处,由于早退学生的过多遮挡以及背景环境较高的复杂程度,因此在识别学生的身份时很难同时兼顾速度和准确性。针对该问题,基于显著性目... 在目前的高校教育制度下,我国的教育事业蓬勃发展,但是在学生课堂早退违纪问题的处理中仍存在不足之处,由于早退学生的过多遮挡以及背景环境较高的复杂程度,因此在识别学生的身份时很难同时兼顾速度和准确性。针对该问题,基于显著性目标检测U2Net网络和多重损失的GaitSet模型,结合步态识别相关技术,设计和实现了针对于高校课堂早退学生身份识别的系统DGRSML,为有效解决高校学生课堂早退违纪现象的身份识别问题提供了帮助。 展开更多
关键词 复杂场景 多重损失 课堂早退 步态识别 gaitset U2Net
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