基于ICNet模型的人体步态识别研究

作者:曾维; 何刚强; 罗伟洋; 郭翼凌
来源:电子测量技术, 2022, 45(04): 120-125.
DOI:10.19651/j.cnki.emt.2108278

摘要

步态作为一种行为特征,具有非侵犯性高、伪装性低和远距离识别等特点,具有广阔的应用前景。在实际应用时,步态识别易受环境因素干扰,识别率低。本文提出了一种在胶囊网络中引入空间注意机制,提升有效步态特征在胶囊的权重,又通过反馈权重矩阵的设计,更新输入图像,从而获得网络性能提升的方法。该方法在CASIA-B数据集进行了大量的实验。在正常行走、带包行走、大衣行走3种不同的行走条件下,平均识别率分别达到93%、85%、67%。同时在OU-MVLP数据集上进行了多视角的步态识别实验,平均识别率达到了85%。

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