基于多尺度特征融合的跨视角点云步态识别

来源：电子测量技术杂志2025年第10期北京时间：

作者：魏永超，谢卫鑫，张娅岚，王应海，孙如新

单位：1.中国民用航空飞行学院科研处 德阳 618307;2.中国民用航空飞行学院计算机学院 德阳 618307

摘要：现有的步态识别方法大多基于剪影或骨骼，然而二维信息缺乏对人体空间几何结构的完整描述，在视角变化、遮挡等复杂条件下识别效果性能有限，为此本文提出了一种结合全局多尺度和局部细粒度特征的点云步态识别方法。该方法将点云投影为深度步态图，引入跨视角数据变换模块提升模型的视角不变性，采用改进的残差网络提取丰富的全局多尺度步态特征，最后使用KAN网络增强局部细粒度步态特征的表征力。实验结果表明，基于点云的步态识别方法远优于基于二维信息的方法，该方法在SUSTech1K公开数据集上取得了92.65%的平均Rank1准确率，相较于先进方法LidarGait提升了6.02%，充分验证了该方法的有效性。

关键词：步态识别;残差网络;KAN网络;数据变换;视角不变性

基金资助：西藏自治区重点研发计划（XZ202101ZY0017G）、中央高校基本科研业务费项目（24CAFUC03039）资助