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基于内卷神经网络的轻量化步态识别方法
1
作者
王红茹
王紫薇
chupalov aleksandr
《应用科技》
CAS
2024年第2期40-47,共8页
现有步态识别方法存在计算量大、识别速率较慢和易受视角变化影响等弊端,会造成模型难以部署、步态识别准确率降低等问题。针对以上问题本文提出一种基于内卷神经网络的高准确率步态识别方法。首先,基于残差网络架构和内卷神经网络算子...
现有步态识别方法存在计算量大、识别速率较慢和易受视角变化影响等弊端,会造成模型难以部署、步态识别准确率降低等问题。针对以上问题本文提出一种基于内卷神经网络的高准确率步态识别方法。首先,基于残差网络架构和内卷神经网络算子提出了内卷神经网络模型,该模型利用内卷层实现步态特征提取以达到减少模型训练参数的目的;然后,在内卷神经网络模型基础上,建立一个由三元组损失函数和传统损失函数Softmax loss组成的联合损失函数,该函数使所提出的模型具有更好的识别性能及更高的跨视角条件的识别准确率;最后,基于CASIA-B步态数据集进行实验验证。实验结果表明,本文所提方法的网络模型参数量仅有5.04 MB,与改进前的残差网络相比参数量减少了53.46%;此外,本文网络在相同视角以及跨视角条件下相比主流算法具有更好的识别准确率,解决了视角变化情况下步态识别准确率降低的问题。
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关键词
步态识别
内卷神经网络
残差网络
神经网络算子
内卷层
三元组损失函数
传统损失函数
联合损失函数
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职称材料
题名
基于内卷神经网络的轻量化步态识别方法
1
作者
王红茹
王紫薇
chupalov aleksandr
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《应用科技》
CAS
2024年第2期40-47,共8页
基金
中央高校基础研究基金项目(3072022CF0801).
文摘
现有步态识别方法存在计算量大、识别速率较慢和易受视角变化影响等弊端,会造成模型难以部署、步态识别准确率降低等问题。针对以上问题本文提出一种基于内卷神经网络的高准确率步态识别方法。首先,基于残差网络架构和内卷神经网络算子提出了内卷神经网络模型,该模型利用内卷层实现步态特征提取以达到减少模型训练参数的目的;然后,在内卷神经网络模型基础上,建立一个由三元组损失函数和传统损失函数Softmax loss组成的联合损失函数,该函数使所提出的模型具有更好的识别性能及更高的跨视角条件的识别准确率;最后,基于CASIA-B步态数据集进行实验验证。实验结果表明,本文所提方法的网络模型参数量仅有5.04 MB,与改进前的残差网络相比参数量减少了53.46%;此外,本文网络在相同视角以及跨视角条件下相比主流算法具有更好的识别准确率,解决了视角变化情况下步态识别准确率降低的问题。
关键词
步态识别
内卷神经网络
残差网络
神经网络算子
内卷层
三元组损失函数
传统损失函数
联合损失函数
Keywords
gait recognition
involution neural network
residual network
neural network operator
involution layer
triplet loss
Softmax loss
joint loss function
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于内卷神经网络的轻量化步态识别方法
王红茹
王紫薇
chupalov aleksandr
《应用科技》
CAS
2024
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