GaitRef：基于精炼序列骨架的步态识别
计算机视觉与模式识别
2023-08-09 v3
摘要
利用行走序列识别人（即步态识别）是一项有用的生物特征理解任务，因其可从远距离观测且无需被识别者配合。表示人行走序列的两种常见模态为剪影与关节骨架。剪影序列记录每帧中行人的边界，可能受所携物品与衣着等外观变化影响。逐帧关节检测存在噪声并引入与序列检测不一致的抖动。本文中，我们结合剪影与骨架，并精炼逐帧关节预测以用于步态识别。利用来自剪影序列的时间信息，我们表明精炼后的骨架可在无额外标注下提升步态识别性能。我们在四个公开数据集 CASIA-B、OUMVLP、Gait3D 与 GREW 上对比了方法，展示了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2304.07916,
title = {GaitRef: Gait Recognition with Refined Sequential Skeletons},
author = {Haidong Zhu and Wanrong Zheng and Zhaoheng Zheng and Ram Nevatia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07916},
year = {2023}
}
备注
IJCB 2023 oral. Code is available at https://github.com/haidongz-usc/GaitRef