基于词袋特征表示方法的人体步态识别
计算机视觉与模式识别
2022-03-28 v1 机器学习
摘要
本文提出一种基于词袋特征表示方法的新型步态识别方法。该算法在一个独特的人体步态数据集上进行训练、测试与评估，该数据集包含93名个体，他们在两次不同会话中以舒适步速在两端点之间行走。为评估所提模型的有效性，将结果与使用提取特征进行分类的输出进行比较。如文中所展示，在所有使用的分类器中，所提方法相比使用常见统计特征取得了显著的准确率提升。
引用
@article{arxiv.2203.13317,
title = {Human Gait Recognition Using Bag of Words Feature Representation Method},
author = {Nasrin Bayat and Elham Rastegari and Qifeng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13317},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 7 figures, submitted to AHFE conference