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English(EN) Gait Recognition via Deep Residual Networks and Multi-Branch Feature Fusion

新的步态识别框架融合了体型和运动动力学

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的步态识别框架，使用深度残差网络和多分支特征融合来提高监控和安全应用的准确性。该系统采用HRNet进行骨骼关键点估计，并使用ResNet-50骨干网络提取身体比例、步态速度和骨骼运动的特征。受通道注意力机制的启发，一个新颖的多分支特征融合模块可以动态地对这些特征进行加权。在CASIA-B基准数据集上的实验显示，在正常行走条件下，Rank-1准确率达到94.52%，在穿外套场景下优于现有的基于骨骼的方法。 AI

影响 通过在挑战性条件下提高准确性，增强了生物识别安全能力。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yabo Luo, Xiaoyun Wang, Cunrong Li ·

    基于深度残差网络与多分支特征融合的步态识别

    arXiv:2604.27353v1 Announce Type: new Abstract: Gait recognition has emerged as a compelling biometric modality for surveillance and security applications, offering inherent advantages such as non-intrusiveness, resistance to disguise, and long-range identification capability. Ho…

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