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  1. RESEARCH · CL_145697 ·

    生物识别步态识别竞赛推动研究 · 已追踪 2 个来源

    第二届国际步态识别生物识别竞赛专注于推进基于压力的步态生物识别技术。今年的竞赛引入了在数据有限的情况下泛化到未见过用户的挑战，保持对鞋类和速度变化的领域转移的鲁棒性，以及有效融合左右脚的步态。ArogyaPandit 研究团队使用时空卷积神经网络（CNN）取得了 8.00% 的最佳等错误率，但识别具有未见过鞋类的用户仍然很困难。