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摘要
针对公共安全场所中如何通过非接触性的方法识别犯罪可疑分子，成为目前研究的热点之一，其中步态识别技术在公安视频侦查工作中具有良好的应用前景。现阶段，步态识别技术在公开数据集CASIA-B的正常行走状态下识别正确率已经达到了96%，但是行人在穿外套和携带包裹等有遮挡行走状态下的识别正确率效果不太理想。针对此问题，采用联合Triplet和Softmax两个损失函数的方法，同时在联合损失函数中加入L2正则化，从而优化网络步态模型，通过训练提高行人的步态识别准确率。研究结果表明，正常行走条件下的步态识别准确率维持在合理范围内，穿外套和携带包裹行走的步态识别准确率均有明显的提升，分别提升至93.03%和81.03%。
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