利用三维人体形状推断的步态识别
计算机视觉与模式识别
2022-12-20 v1
摘要
步态识别，即根据行走模式识别个体，是一项重要的生物特征技术，因为它可以远距离观察且无需受试者配合。由于观察视角变化、携带物品和衣着等因素导致人体轮廓序列出现外观变化，识别一个人的步态是困难的。近期研究已产生了多种应对这些变化的方法。在本文中，我们提出使用从有限图像中提炼出的三维人体形状推断，这在原理上对上述变化是不变的。三维形状推断是一项困难的任务，尤其是当数据集中仅提供轮廓时。我们提供了一种通过从 RGB 照片中的三维形状先验迁移知识，来从轮廓学习三维人体推断的方法。我们将该方法应用于多个现有的最先进步态基线，并在两个公共数据集 CASIA-B 和 OUMVLP 上，在多种变化和设置下（包括训练期间未见的新视角这一新设置），均取得了步态识别性能的一致提升。
引用
@article{arxiv.2212.09042,
title = {Gait Recognition Using 3-D Human Body Shape Inference},
author = {Haidong Zhu and Zhaoheng Zheng and Ram Nevatia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.09042},
year = {2022}
}
备注
Accepted to WACV 2023