基于视觉的步态识别技术综述
计算机视觉与模式识别
2020-05-06 v1 图像与视频处理
摘要
全球安全关切引发了视频监控设备的激增。智能监控系统旨在自动发现潜在威胁并发出警报。能够识别被监控对象有助于确定其威胁级别。当前一代设备提供数字视频数据，可分析其时变特征以辅助识别过程。通常，人们排队进入设施并以全正面视角接近摄像机。在这种环境下，多种生物特征是可用的——例如，步态，它包含步幅周期等时间特征。步态可以在远处无干扰地测量。视频数据还将包含面部特征，这些是近距离生物特征。通过这种方式，可以利用同一组数据自然地融合多种生物特征。本文综述了当前的步态识别与建模技术及其研究环境。我们还详细讨论了从步态数据提取中产生的问题，如视角和遮挡效应，以及与之相关的可靠跟踪人体运动的计算机视觉挑战。然后，在强调了这些与步态处理相关的问题和挑战之后，我们继续讨论将步态与其他生物特征相结合的框架。接着，我们为一种基于生物特征的人类识别新范式提供了动机，即使用步态的正-法向视图作为远距离生物特征，并与近距离操作的生物特征相结合。
引用
@article{arxiv.2005.02148,
title = {Vision-based techniques for gait recognition},
author = {Tracey K. M. Lee and Mohammed Belkhatir and Saeid Sanei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02148},
year = {2020}
}