用于多视角步态识别的金字塔费雪运动描述符
计算机视觉与模式识别
2014-03-28 v1
摘要
本文旨在通过分析步态来识别个体。不同于许多先前工作使用二值剪影作为输入数据，我们提出并评估了基于密集采样短期轨迹的运动描述符。我们利用最先进的人体检测器，在目标人物周围定义描述符的自定义空间配置，从而获得步态运动的金字塔表示。通过费雪向量编码，将从人物不同空间区域提取的局部运动特征（由发散 - 旋度 - 剪切描述符描述）组合成单个高层步态描述符。这种被称为“金字塔费雪运动”的方法在最近发布的`AVA Multiview Gait`数据集上进行了实验验证。结果表明，该新方法在步态识别问题上取得了令人鼓舞的结果。
引用
@article{arxiv.1403.6950,
title = {Pyramidal Fisher Motion for Multiview Gait Recognition},
author = {F. M. Castro and M. J. Marin-Jimenez and R. Medina-Carnicer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.6950},
year = {2014}
}
备注
Submitted to International Conference on Pattern Recognition, ICPR, 2014