针对步态识别中小面积人体遮挡问题,提出了一种基于Wasserstein GAN的图像补全网。该网络能够为图像中遮挡区域生成上下文一致的补全图像。为了减少噪声对特征提取的影响,采用具有鲁棒性的堆叠自动编码器进行特征提取。为了提高分类的能力,采用稀疏编码的方法对步态特征进行表示与分类。在公共数据集CASIA-B和TUM-GAID上对该方法进行了验证,并与其他方法进行了对比试验,结果表明了该方法的有效性。
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