OpenGait：面向更好实用性的步态识别综合基准研究
计算机视觉与模式识别
2025-06-03 v2
摘要
步态识别作为一种快速发展的视觉技术，已在室内环境中取得显著进展。然而，证据表明，现有方法在应用于最新发布的真实世界步态数据集时往往得不到令人满意的结果。此外，基于室内步态数据集得出的结论可能难以推广到室外环境。因此，本文的主要目标是提出一个综合性的基准研究，旨在提高实用性而非仅聚焦于提升性能。为此，我们开发了 OpenGait，一个灵活高效的步态识别平台。通过 OpenGait，我们对近期步态识别的最新进展进行深入的消除实验以重审这些进展。意外地，我们发现了一些先前方法的不完善之处，从而揭示了几个关键且此前被忽视的见解。这些发现导致我们开发了三个结构简单却在实践中强大且稳健的基线模型：DeepGaitV2、SkeletonGait 和 SkeletonGait++，分别代表基于外观的、基于模型的和多模态方法，用于描述步态模式。除了实现最先进的性能外，我们的深入探索为深度步态模型的建模经验以及典型步态模态的表征能力提供了新的视角。最终，我们讨论了当前步态识别的关键趋势和挑战，旨在激发进一步的进展以实现更好的实用性。代码已公开于 https://github.com/ShiqiYu/OpenGait。
引用
@article{arxiv.2405.09138,
title = {OpenGait: A Comprehensive Benchmark Study for Gait Recognition towards Better Practicality},
author = {Chao Fan and Saihui Hou and Junhao Liang and Chuanfu Shen and Jingzhe Ma and Dongyang Jin and Yongzhen Huang and Shiqi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.09138},
year = {2025}
}