HEATGait：基于图卷积的步态识别中跳数提取邻接技术
计算机视觉与模式识别
2022-08-17 v1
摘要
基于步态的生物特征认证因其非侵入性而成为一项有前景的领域。近期基于模型的步态识别技术利用时空图来优雅地提取步态特征。然而，现有方法常依赖多尺度算子来提取关节间的长距离关系，导致加权偏差。本文提出 HEATGait，一种步态识别系统，它通过高效的跳数提取技术改进现有的多尺度图卷积以缓解该问题。结合预处理与增强技术，我们提出了一种强大的特征提取器，利用 ResGCN 在 CASIA-B 步态数据集上实现了基于模型的步态识别的 SOTA 性能。
引用
@article{arxiv.2204.10238,
title = {HEATGait: Hop-Extracted Adjacency Technique in Graph Convolution based Gait Recognition},
author = {Md. Bakhtiar Hasan and Tasnim Ahmed and Md. Hasanul Kabir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10238},
year = {2022}
}
备注
Accepted in 2022 4th International Conference on Advances in Computer Technology, Information Science and Communications (CTISC 2022). 6 pages, 4 figures, 2 tables