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摘要
现有的大多数步态识别方法是基于轮廓的步态识别方法，然而轮廓容易受到遮挡的影响，从而导致识别准确率下降。在现实的监控场景下，遮挡几乎是不可避免的，提高遮挡情况下的步态识别精度是算法能够“落地”于实际应用的前提。针对此问题，提出了结合轮廓与姿态的时空融合步态识别方法。利用姿态具有抵抗遮挡的能力，设计多模态空间特征融合模块，利用特征重用策略和模态融合策略以提高空间特征的信息容量；设计多尺度时间特征提取模块，利用独立分支提取不同时间尺度下的时间信息，提出一种基于注意力的特征融合策略以自适应地整合时间信息；设计空间特征集合分支，以深监督方式提高时空特征的表达能力。在公开数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性，模型在遮挡情况下具有较好的鲁棒性。
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