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基于改进GaitSet的跨视角步态识别方法 被引量：1
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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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