《基於回歸的視角轉換框架下的多視角行人步態識別》是依託南京理工大學，由唐振民擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於回歸的視角轉換框架下的多視角行人步態識別
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：唐振民
- 依託單位：南京理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
作為一種特有的生物識別技術，行人步態可以用來識別遠距離、影像質量不高或圖像模糊的人體目標,可有效補償人臉識別、指紋識別等技術在實施時的局限，對保障和維護社會公共安全有重要意義。然而目前步態識別技術在大視角變化、視角連續變化等多視角情況下的效果仍亟待提高。基於我們前期在步態識別取得的成果，本課題擬利用回歸框架來處理上述問題，主要技術措施為：（1）利用回歸框架來建立視角轉換模型，使之能夠準確且魯棒的處理大視角變化情況下的步態；（2）將多個視角的步態特徵作為整體進行分析來解決視角連續變化的情況；（3） 針對無視角先驗知識的情況，建立一個多對一的映射策略來預測單目標視角下的步態。預期本課題將有效的提高現有多視角行人步態識別系統的識別率。
結題摘要
鑒於行人步態可以在遠距離目標識別中發揮重要作用，步態識別技術正受到越來越多的研究人員的關注。然而步態識別技術的準確性和魯棒性受到諸多因素的影響，尤其是在視角變化和衣著變化等情況下的效果亟待改善。本課題採取了多種手段來提高步態識別的魯棒性和準確性，主要技術措施為：（1）通過多場景下的動態特徵提取技術，準確且魯棒的實現了視角變化情況下的步態識別；（2）通過構建基於人體模型的步態特徵，準確且魯棒的實現了視角變化和衣著變化情況下的步態識別；（3）藉助於深度學習框架，將多個視角的步態特徵作為整體進行分析，解決了大視角變化和視角連續變化的情況；（4） 針對無視角先驗知識的情況，實現了基於步態特徵的行人再識別。
