【摘 要】
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伴随着硬件和软件技术的进步,传统的生物特征识别技术如人脸识别、指纹识别等已经广泛应用于生产生活中,极大地便利了人们的生活,使得智能生活成为了可能。步态识别作为一种相对新兴的生物特征识别技术,是一种根据行人的行走姿态特点确定行人身份的技术,其具有远距离和非接触的特点,可以以非配合的方式获取行人的步态信息。步态特征在采集时对环境光线、采样距离等条件要求低,并且具备优秀的区分性,因此步态识别技术逐渐吸引
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伴随着硬件和软件技术的进步,传统的生物特征识别技术如人脸识别、指纹识别等已经广泛应用于生产生活中,极大地便利了人们的生活,使得智能生活成为了可能。步态识别作为一种相对新兴的生物特征识别技术,是一种根据行人的行走姿态特点确定行人身份的技术,其具有远距离和非接触的特点,可以以非配合的方式获取行人的步态信息。步态特征在采集时对环境光线、采样距离等条件要求低,并且具备优秀的区分性,因此步态识别技术逐渐吸引越来越多研究者的关注。步态识别技术在安防领域、危险预警等场景应用前景广阔,然而在现实生活中,负责采集步态信息的摄像头等设备安装高度、视角都是不固定的,这意味着查询样本和注册样本往往存在视角差异。因此,如何提高跨视角情况下的步态识别准确率,是推动步态识别技术在现实生活中落地的关键问题。针对当前阶段步态识别中难度最大的跨视角步态识别问题,本文研究基于深度特征融合的跨视角步态识别技术,通过融合时空特征以及融合分块特征,实现对序列中所包含信息的充分利用。具体而言,本文主要贡献如下:第3章提出基于时空特征融合的跨视角步态识别算法,该算法主要包括空间特征提取、分级水平金字塔（Staged Horizontal Pyramid,SHP）和时序特征提取三部分。具体而言,为了提取步态序列中的空间特征,使用骨干网络同时提取低级特征和高级特征,然后在骨干网络的多个阶段使用分级水平金字塔映射并将映射后的特征拼接作为空间特征;为了提取序列中的时序信息,将骨干网络的输出经过特征平滑卷积层进行特征的进一步提取,并编码输入循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,然后对经过拟合的序列特征进行最大值池化,完成时序特征的提取;最后将经过分级水平金字塔映射后的空间特征和经过循环神经网络提取到的时序特征融合作为最终的时空特征。在CASIA-B、OU-ISIR和OUMVLP数据库上的大量实验以及与其他同类方法的对比证明了本章所提算法的有效性和先进性。第4章提出基于分层及分块特征融合的跨视角步态识别算法,该算法主要包括分层步态识别框架、部分特征混合掩膜（Partial Feature Blending Mask,PFBM）、改进的分级水平金字塔（Improved Staged Horizontal Pyramid,ISHP）和分块特征融合模块（Block Feature Fusion Module,BFFM）。具体而言,为了打破通用步态识别框架先进行特征提取再进行特征映射的较为严格的先后顺序,本章提出分层步态识别框架,将模型从逻辑上分为特征提取层,特征连接层和特征映射层;为了在输入阶段对图像中的各个分块信息进行预混合,首先将序列经过部分特征混合掩膜,将每个分块混合其他分块的信息:为了以低的计算成本充分提取步态特征,采用简洁的骨干网络初步提取序列特征,接着使用改进的分级水平金字塔进一步提取特征并进行输出特征通道的平滑;为了对提取到的步态特征按分块进行二次分配,使用分块特征融合模块进行特征映射,将每个分块融合其他相邻与不相邻分块的特征。在CASIA-B、OU-ISIR和OUMVLP数据库上的实验以及与其他同类方法对比的结果充分证明了其有效性和先进性。
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