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多视角步态识别综述

作者:丁欣楠  来源:自动化学院  发布时间:2020年04月03日  点击数:21

步态识别是指通过人走路的姿态或足迹对身份进行认证或识别,作为生物特征识别中的一种,具有远距离、非接触性和难以模仿等优点,在智能监控,安防和刑侦领域有很大的应用前景。

自1994Niyogi等人最早利用步态特征进行生物特征身份认证后,步态识别得到快速发展,取得了一系列探索性的研究成果。并涌现出大量的步态识别算法,其中不乏相关的综述文章。但多是基于对步态识别的整体概述(相同视角下的步态周期检测与识别),无针对解决视角这一主要难点对现有研究成果进行归纳总结。而视角或行走方向的变化使提取的人体轮廓产生巨大差异,是影响步态识别系统性能的最主要因素之一。为了弥补这个不足,王科俊教授团队对现阶段多视角步态识别研究情况进行总结分析,在《自动化学报》(核心影响因子2.793)上发表文章(DOI: 10.16383/j.aas.2018.c170559),以期对本领域研究人员有所裨益。

早期的多视角步态识别方法主要是提取视角不变的步态特征。随着三维建模与多摄像机协作技术的发展,建立3D步态模型也很好的解决了识别中的视角问题同时基于度量学习的方法也被用于多视角的步态识别中,通过投影到子空间获取视角不变特征,取得了相对较高的识别精度。而深度学习利用深层神经网络学习出高层抽象的步态特征,在步态识别的视角变化中也取得了良好的识别效果。下表比较了现有的多视角步态识别算法。

 


步态作为生物特征识别领域的一个新的研究方向,多视角识别对其应用具有极大的实际意义,近年来也引起了广大科研工作者的广泛关注。针对步态识别中的视角问题,文章首先介绍了现有的可用于多视角步态识别的数据库,然后分别从3D模型法、视角不变特征法、映射或投影法和深度神经网络法四个方面对现有研究成果进行综述,阐述了各种方法的原理和优缺点同时结合步态识别实际应用的需求,针对现有工作中存在的不足,提出一些有待深入研究的问题并指明未来的研究方向。这些问题的解决将促使步态识别具有更宽泛的识别条件、更好的实时性与识别率,从而将步态识别真正用于实际的远距离的身份判断中。

 

    论文链接:http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2018.c170559



责任编辑:吴琦
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