基于深度学习的步态识别：综述
计算机视觉与模式识别
2022-01-11 v1 机器学习
摘要
一般而言，基于生物特征的控制系统未必依赖个体的预期行为或配合即可正常运行。相反，此类系统应能识别未经授权访问尝试中的恶意操作。文献中的一些工作建议通过步态识别方法来解决该问题。这类方法旨在透过衣着或配饰，通过内在可感知特征来识别人类。尽管该问题是一个相对长期的挑战，但大多数用于处理该问题的技术在特征提取与低分类率等方面存在若干缺陷。然而，基于深度学习的方法近期已成为处理几乎所有图像与计算机视觉相关问题的鲁棒工具集，也为步态识别提供了极为重要的结果。因此，本工作对近期关于通过步态识别进行生物特征检测、且聚焦深度学习方法的文献进行了综述汇编，强调其优势并揭示其不足。此外，本文还对所用数据集、方法与架构进行了分类与特征描述，以应对相关约束。
引用
@article{arxiv.2201.03323,
title = {Gait Recognition Based on Deep Learning: A Survey},
author = {Claudio Filipi Gonçalves dos Santos and Diego de Souza Oliveira and Leandro A. Passos and Rafael Gonçalves Pires and Daniel Felipe Silva Santos and Lucas Pascotti Valem and Thierry P. Moreira and Marcos Cleison S. Santana and Mateus Roder and João Paulo Papa and Danilo Colombo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03323},
year = {2022}
}