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摘要
在步态识别过程当中,易受到拍摄角度、行人着装、携带物遮挡等因素的影响,从而降低了识别精度。为了缓解这些协变量因素的影响,多位学者提出将任意步态图转化到固定视角的方法,但在需要识别的步态图之间的角度差异过大时,转化过程会导致步态特征的丢失。为了更好的保留步态图的特征信息,提出了一种多视角的识别模型。模型使用生成对抗网络的方法,将任意状态的步态图转化为多角度正常状态下的步态图集合,从而尽可能多地保留原本的特征信息,来提升识别精度。最后在CASIA-B数据集上进行了测试和验证,结果表明在选取合适角度组合时,识别率相较之有较明显的提高。
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