SpheriGait：基于球面投影丰富 LiDAR 行走姿态的空间表示
计算机视觉与模式识别
2024-09-19 v1
摘要
行走识别是一种快速发展的技术，用于远程识别个体。先前的研究主要使用 2D 传感器收集行走数据，虽取得了显著进展，但不可避免地忽略了 3D 动态特征对识别的影响。利用 LiDAR 3D 点云进行行走识别不仅直接捕获 3D 空间特征，还能消除光照条件的影响，同时确保隐私保护。问题的核心在于如何有效地从点云中提取判别性的 3D 动态表示。本文提出了一种名为 SpheriGait 的方法，用于从点云中提取和增强 LiDAR 行走识别的动态特征。具体而言，它取代了常规的点云平面投影方法，采用球面投影以增强对动态特征的感知。此外，提出了名为 DAM-L 的网络模块，用于从投影后的点云数据中提取行走线索。我们进行了大量实验，结果表明 SpheriGait 在 SUSTech1K 数据集上实现了最先进的性能，并验证了球面投影方法可作为通用的数据预处理技术，用于增强其他 LiDAR 行走识别方法的性能，具有极佳的灵活性和实用性。
引用
@article{arxiv.2409.11869,
title = {SpheriGait: Enriching Spatial Representation via Spherical Projection for LiDAR-based Gait Recognition},
author = {Yanxi Wang and Zhigang Chang and Chen Wu and Zihao Cheng and Hongmin Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11869},
year = {2024}
}