基于视角转换的多视角步态识别方法

• 作者: 瞿斌杰 孙韶媛 Samah A.F.Manssor 赵国顺
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 步态识别 视角转换 VTM-GAN网络 时空双流卷积神经网络 CASIA-B数据集
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 210-216
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0057899

摘要

针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题,提出一种基于视角转换的步态识别方法.通过VTM-GAN网络,将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图,统一映射到保留步态信息最丰富的侧视图视角,以此突破步态识别中多视角的限制,在视角转换的基础上,通过构建侧视图下的步态正负样本对来扩充用于网络训练的数据,并采用基于距离度量的时空双流卷积神经网络作为步态识别网络.在CASIA-B数据集上的实验结果表明,该方法在各状态、各角度下的平均识别准确率达到92.5％,优于3DCNN、SST-MSCI等步态识别方法.