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题名基于改进残差网络的联合损失步态特征识别
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作者
贺璇
刘怡欣
何小海
卿粼波
陈洪刚
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机构
四川大学电子信息学院
四川大学华西医院国家老年疾病临床医学研究中心
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出处
《计算机与现代化》
2022年第4期27-32,37,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61871278)
四川省科技计划项目(2021YFS0239)
成都市重大科技应用示范项目(2019-YF09-00120-SN)。
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文摘
针对现有的步态识别模型识别准确率不够高、提取特征层次较浅等问题,在步态识别网络GaitSet的基础上,提出一种新的基于改进残差网络的联合损失步态特征识别模型Res-GaitSet。步态作为一种独特而有效的远距离识别生物特征,可以在老年医学评估、社会秩序保障等方面被广泛应用。新网络在特征提取模块中引入残差单元,并采用多个损失函数联合使用的方式,此方法可有效提高步态识别模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后的网络Res-GaitSet在CASIA-B数据集的多个场景和不同识别角度下的准确率均有提升。同时,将改进后的网络用于自建步态数据集,对比于原网络,改进后的网络识别效果在不同角度下也均有提升,充分验证了改进模型的有效性。
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关键词
步态识别
特征提取
残差网络
步态轮廓图
联合损失函数
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Keywords
gait recognition
feature extraction
residual network
gait contour map
joint loss function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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