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面向铁路客运的GaitSet步态识别算法探索性研究
1
作者
李贝贝
阎志远
+2 位作者
戴琳琳
刘相坤
车儒平
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第7期150-158,共9页
目前,人脸识别技术在铁路客运车站进出站核验环节与铁路12306 APP中均得到充分应用,尤其基于人像检索的无接触出站的试点应用,显著提升了旅客出站的便利性,但旅客戴面部遮挡物出行的情况较为普遍,基于人脸识别技术的铁路车站应用受到挑...
目前,人脸识别技术在铁路客运车站进出站核验环节与铁路12306 APP中均得到充分应用,尤其基于人像检索的无接触出站的试点应用,显著提升了旅客出站的便利性,但旅客戴面部遮挡物出行的情况较为普遍,基于人脸识别技术的铁路车站应用受到挑战。针对基准的GaitSet步态识别算法进行改进,通过多尺度特征融合丰富步态的细节信息和语义信息的鉴别力,通过注意力机制挖掘并聚焦步态特征的关键信息,增强不同步态特征间的差异。改进的GaitSet步态识别算法,分别对开源步态数据集和自搜集的铁路场景数据进行模型训练,通过消融试验证明改进方法的有效性,其中基于铁路客运车站的试点应用,使得无接触出站能力提升2.31%,为铁路客运无接触出站研究提供参考。
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关键词
gaitset
步态识别
铁路
无接触出站
多尺度特征
注意力机制
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职称材料
基于优化GaitSet的步态识别算法研究
2
作者
李建芳
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第14期256-263,共8页
步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术,在预防犯罪、法医鉴定和社会保障等领域具有广阔的应用前景。基于序列的方法虽然可以保留更多的步态时空信息,但存在计算代价高昂和灵活性不足的问题。为了克服这些方法的局限性,提出了一种优化...
步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术,在预防犯罪、法医鉴定和社会保障等领域具有广阔的应用前景。基于序列的方法虽然可以保留更多的步态时空信息,但存在计算代价高昂和灵活性不足的问题。为了克服这些方法的局限性,提出了一种优化的GaitSet步态识别算法,设计了精细化模块,并对原网络的结构进行优化。在卷积层后增加比标准化操作,加速网络收敛速度;引入了SA注意力机制,提高了模型的性能和泛化能力。采用联合损失进行训练,通过Softmax损失函数弥补三元组损失函数可能导致模型训练的收敛慢、易过拟合等缺点。CASIA-B数据集实验表明,所提方法能够将步态数据转换为能量图并提取得到更多特征信息,各角度识别准确率均有较高的识别精度。
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关键词
步态识别
卷积神经网络
深度学习
gaitset
损失函数
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职称材料
基于优化GaitSet模型的步态识别研究
被引量：
2
3
作者
刘正道
努尔毕亚·亚地卡尔
+2 位作者
木特力甫·马木提
阿力木江·艾沙
库尔班·吾布力
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期77-86,共10页
为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,...
为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,增加多尺度的感受野的特征输入和深浅特征融合;最后,在CASIA-B数据库上进行了验证.实验结果表明:LT样本规模及非相同视角下,NM状态下的识别率为97.309%,BG状态下的识别率为94.048%,CL状态下的识别率为81.736%.相比较原模型Rank-1的准确率有较大的提升.
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关键词
步态识别
优化研究
gaitset
图像尺寸
深浅特征融合
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职称材料
题名
面向铁路客运的GaitSet步态识别算法探索性研究
1
作者
李贝贝
阎志远
戴琳琳
刘相坤
车儒平
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
中国铁道科学研究院集团有限公司铁旅科技有限公司
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第7期150-158,共9页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2023YJ138)。
文摘
目前,人脸识别技术在铁路客运车站进出站核验环节与铁路12306 APP中均得到充分应用,尤其基于人像检索的无接触出站的试点应用,显著提升了旅客出站的便利性,但旅客戴面部遮挡物出行的情况较为普遍,基于人脸识别技术的铁路车站应用受到挑战。针对基准的GaitSet步态识别算法进行改进,通过多尺度特征融合丰富步态的细节信息和语义信息的鉴别力,通过注意力机制挖掘并聚焦步态特征的关键信息,增强不同步态特征间的差异。改进的GaitSet步态识别算法,分别对开源步态数据集和自搜集的铁路场景数据进行模型训练,通过消融试验证明改进方法的有效性,其中基于铁路客运车站的试点应用,使得无接触出站能力提升2.31%,为铁路客运无接触出站研究提供参考。
关键词
gaitset
步态识别
铁路
无接触出站
多尺度特征
注意力机制
Keywords
gaitset
Gait Recognition
Railway
Contactless Exit
Multiscale Feature
Attention Mechanism
分类号
U293.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于优化GaitSet的步态识别算法研究
2
作者
李建芳
机构
河南财政金融学院会计学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第14期256-263,共8页
文摘
步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术,在预防犯罪、法医鉴定和社会保障等领域具有广阔的应用前景。基于序列的方法虽然可以保留更多的步态时空信息,但存在计算代价高昂和灵活性不足的问题。为了克服这些方法的局限性,提出了一种优化的GaitSet步态识别算法,设计了精细化模块,并对原网络的结构进行优化。在卷积层后增加比标准化操作,加速网络收敛速度;引入了SA注意力机制,提高了模型的性能和泛化能力。采用联合损失进行训练,通过Softmax损失函数弥补三元组损失函数可能导致模型训练的收敛慢、易过拟合等缺点。CASIA-B数据集实验表明,所提方法能够将步态数据转换为能量图并提取得到更多特征信息,各角度识别准确率均有较高的识别精度。
关键词
步态识别
卷积神经网络
深度学习
gaitset
损失函数
Keywords
gait recognition
convolutional neural networks
deep learning
gaitset
loss function
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于优化GaitSet模型的步态识别研究
被引量：
2
3
作者
刘正道
努尔毕亚·亚地卡尔
木特力甫·马木提
阿力木江·艾沙
库尔班·吾布力
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学多语种信息技术重点实验室
出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期77-86,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62061045,6186206,61563052).
文摘
为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,增加多尺度的感受野的特征输入和深浅特征融合;最后,在CASIA-B数据库上进行了验证.实验结果表明:LT样本规模及非相同视角下,NM状态下的识别率为97.309%,BG状态下的识别率为94.048%,CL状态下的识别率为81.736%.相比较原模型Rank-1的准确率有较大的提升.
关键词
步态识别
优化研究
gaitset
图像尺寸
深浅特征融合
Keywords
gait recognition
optimization research
gaitset
image size
deep and shallow feature fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向铁路客运的GaitSet步态识别算法探索性研究
李贝贝
阎志远
戴琳琳
刘相坤
车儒平
《铁道运输与经济》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于优化GaitSet的步态识别算法研究
李建芳
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于优化GaitSet模型的步态识别研究
刘正道
努尔毕亚·亚地卡尔
木特力甫·马木提
阿力木江·艾沙
库尔班·吾布力
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
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