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基于残差扩展网络的性别识别方法研究
1
作者
黄丽雯
黄俊木
+3 位作者
宋涛
陈兵
王勃
黄铮
《激光杂志》
北大核心
2020年第8期77-82,共6页
针对利用面部静态图像实现的性别识别方法在远距离情况下失效的问题,提出了一种基于步态分析的性别识别方法。首先以步态剪影的高宽比特性确定步态周期并生成步态能量图作为神经网络输入,其次,提出残差扩展模块以构建残差扩展网络,对步...
针对利用面部静态图像实现的性别识别方法在远距离情况下失效的问题,提出了一种基于步态分析的性别识别方法。首先以步态剪影的高宽比特性确定步态周期并生成步态能量图作为神经网络输入,其次,提出残差扩展模块以构建残差扩展网络,对步态能量图进行深度训练提取步态深度特征,最后用SVM代替神经网络全连接层作为分类器进行性别识别。CASIA-B数据集实验表明该算法具有较高的性别识别率,并对视角、背包协变量具有较强鲁棒性。
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关键词
性别识别
残差扩展模块
残差
扩展
网络
支持向量机(SVM)
深度特征
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职称材料
题名
基于残差扩展网络的性别识别方法研究
1
作者
黄丽雯
黄俊木
宋涛
陈兵
王勃
黄铮
机构
重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室
出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第8期77-82,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金(No.61701056)
重庆市科委基础与前沿研究计划项目(No.CSTC2016JCYJA0308)。
文摘
针对利用面部静态图像实现的性别识别方法在远距离情况下失效的问题,提出了一种基于步态分析的性别识别方法。首先以步态剪影的高宽比特性确定步态周期并生成步态能量图作为神经网络输入,其次,提出残差扩展模块以构建残差扩展网络,对步态能量图进行深度训练提取步态深度特征,最后用SVM代替神经网络全连接层作为分类器进行性别识别。CASIA-B数据集实验表明该算法具有较高的性别识别率,并对视角、背包协变量具有较强鲁棒性。
关键词
性别识别
残差扩展模块
残差
扩展
网络
支持向量机(SVM)
深度特征
Keywords
gender recognition
residual expansion module
residual expansion network
support vector machine
depth feature
分类号
TN91 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差扩展网络的性别识别方法研究
黄丽雯
黄俊木
宋涛
陈兵
王勃
黄铮
《激光杂志》
北大核心
2020
0
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