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基于密集连接卷积神经网络的步态识别方法

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摘要步态识别是新兴的生物特征识别技术,旨在基于行走姿态识别行人的身份.基于深度学习的步态识别方法已经被陆续提出.本文提出将密集连接卷积神经网络(Densenet)应用于步态特征提取,在CASIA-B步态数据集上与现有基于卷积神经网络的步态识别方法进行对比实验,并取得较高的识别准确率.

作者王文烨

机构地区福州大学数学与计算机科学学院

出处《网络安全技术与应用》 2019年第11期46-47,共2页 Network Security Technology & Application

关键词步态识别深度学习卷积神经网络 Densenet

分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

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网络安全技术与应用

2019年第11期

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