HorGait：用于LiDAR点云平面投影的准确步态识别混合模型
计算机视觉与模式识别
2025-03-04 v2
摘要
步态识别是一种利用人类运动动态特征进行身份识别的远程生物识别技术，可在各种极端光照条件下实现识别。由于二维步态表示在空间感知能力上的局限，LiDAR 可直接捕捉三维步态特征并将其表示为点云，从而显著降低环境和光照干扰，同时提升隐私保护。对于复杂的三维表示，浅层网络难以实现精确识别，使视觉Transformer成为最主要的流行方法。然而，dumb patches 的存在限制了Transformer架构在步态识别中的广泛应用。本文提出一种名为 HorGait 的方法，利用混合模型对LiDAR三维点云的平面投影进行步态识别。具体而言，它采用称为 LHM Block 的混合模型结构，以实现输入适配、长程和高阶空间相互作用。此外，采用大卷积核CNN对输入表示进行分段，取代注意力窗口，从而降低dumb patches。我们进行了大量实验，结果表明 HorGait 在 SUSTech1K 数据集上实现了Transformer架构方法的最新性能，验证了混合模型可完成完整的Transformer流程并在点云平面投影中表现更佳。HorGait 的卓越性能为Transformer架构在步态识别中的未来应用提供了新思路。
引用
@article{arxiv.2410.08454,
title = {HorGait: A Hybrid Model for Accurate Gait Recognition in LiDAR Point Cloud Planar Projections},
author = {Jiaxing Hao and Yanxi Wang and Zhigang Chang and Hongmin Gao and Zihao Cheng and Chen Wu and Xin Zhao and Peiye Fang and Rachmat Muwardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.08454},
year = {2025}
}