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题名人脸和步态特征注意力融合的身份识别方法
被引量：2
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作者
沈澍
张文昊
王汝传
沙超
丁浩
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机构
南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院
江苏省无线传感网高技术重点实验室
江苏警官学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第7期1695-1701,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62272244)资助
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA520010)资助
+2 种基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_0973,SJCX23_0273,SJCX22_0266)资助
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题项目(A2118)资助
痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室(中国刑事警察学院)开放课题项目(HJKF201915)资助.
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文摘
真实的身份认证场景往往存在面部遮挡和远距离等难点,给人脸识别等传统识别方法带来挑战.步态识别等新型识别方法助力身份认证.步态识别适用于面部遮挡场景,且远距离时优于人脸识别.为了发挥人脸识别和步态识别在远距离遮挡下的互补作用,本文提出了一种基于人脸和步态多模态融合的身份识别方法.该方法包括面向低分辨率和有遮挡场景的人脸识别模块、基于轻量化模型GaitLight的多视角步态识别模块、融合人脸和步态特征的注意力融合模块.人脸和步态融合数据集上的实验结果表明,提出的多模态方法在面部无遮挡和面部遮挡条件下,识别率均高于单模态方法和现有的多模态方法.两种条件下识别率分别达到98.5%和98.4%,高于人脸识别算法1.2%和7.1%.多模态识别方法既能满足日常识别需求,也适用于远距离遮挡下的身份识别,识别性能优于目前应用的人脸识别方案.
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关键词
人脸识别
步态识别
注意力机制
多模态融合
身份识别
视频视觉转换器
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Keywords
face recognition
gait recognition
attention mechanism
multi-modal fusion
identification
video vision transformer
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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