用于步态识别的人体姿态估计：数据集与模型综述
计算机视觉与模式识别
2023-05-24 v1 人工智能
摘要
人员识别是一个受到广泛关注的问题，尤其在安全领域。步态识别是最便捷的方法之一，可在远距离无需高质量图像即可实现人员识别。已有若干综述研究探讨人员识别，如利用人脸图像、轮廓图像和可穿戴传感器。尽管基于骨架的人员识别因克服传统方法挑战而日益流行，现有综述研究仍缺乏对基于骨架的步态识别方法的全面回顾。我们详细回顾了使基于骨架方法成为可能的人体姿态估计与步态分析。本研究涵盖各类相关数据集、工具、方法学及评估指标，及其挑战、局限与应用领域。针对各方面给出详细比较，并对潜在研究与替代方案提出建议。本文一贯的趋势是深度学习技术正开始对人体姿态估计与步态识别等主题产生积极影响。该综述成果可有助于相关研究领域及其他利益相关方进行现有方法性能分析、潜在研究空白、应用领域及未来可能贡献。
引用
@article{arxiv.2305.13765,
title = {Human Body Pose Estimation for Gait Identification: A Comprehensive Survey of Datasets and Models},
author = {Luke K. Topham and Wasiq Khan and Dhiya Al-Jumeily and Abir Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.13765},
year = {2023}
}