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CASIA-B dataset
CASIA-B dataset
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GaitProtector 使用扩散模型去识别步态
研究人员开发了 GaitProtector，这是一个新颖的框架，通过同时隐藏原始身份和模仿目标身份来去识别步态模式。该方法利用了一个训练无关的扩散潜在优化流程，利用预训练的 3D 视频扩散模型来生成受保护的步态。实验表明，在保持视觉和时间质量以及为下游诊断任务保持效用的同时，步态识别的准确性显著降低。
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新的步态识别框架融合了体型和运动动力学
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。