通过分析步态序列中的动态变化进行行人重识别
计算机视觉与模式识别
2020-06-29 v1 图像与视频处理
摘要
步态识别是一种通过分析行走风格或肢体运动从视频序列中识别个体的生物技术。然而，这种识别通常对外观变化敏感，且常规特征描述子如步态能量图（GEI）会丢失步态序列中的部分动态信息。主动能量图（AEI）比GEI更关注动态运动变化，更适于处理外观变化。我们提出一种新方法，通过分析动态运动变化来识别人，且无需使用预测变化数据库。在所提方法中，主动能量图通过对轮廓序列的差分帧取平均计算并划分为多个片段。仿射矩不变量作为各片段的步态特征计算。接着，基于提取特征与数据库中特征的相似度计算匹配权重。最后，通过所有片段相似度的加权组合识别对象。CASIA-B步态数据库被用作实验分析的主数据集。
引用
@article{arxiv.2006.15109,
title = {Person Re-identification by analyzing Dynamic Variations in Gait Sequences},
author = {Sandesh Bharadwaj and Kunal Chanda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15109},
year = {2020}
}
备注
Presented at ETCCS 2020, accepted for publication in Springer LNEE Proceedings