基于改进型对抗网络的步态特征提取方研究

来源：电子测量技术杂志2022年第9期北京时间：

作者：李言，曾维，蒋毅，王玥妲一，罗伟洋，于真

单位：1.成都理工大学机电工程学院 成都市 610051;2.成都理工大学计算机与网络安全学院(牛津布鲁克斯学院)成都市 610051

摘要：针对步态识别易受环境干扰等问题，本文以步态特征提取方法为研究重点，基于对抗学习网络框架提出了改进型姿态估计算法提取步态特征。该方法利用改进型残差网络获取由低层次到高层次的步态特征，随着网络层数的加深，对残差网络做出相应的调整，突出对局部细节特征信息的聚焦；同时设计了时序编码器，不仅提高了步态特征对于环境变化的泛化性，还减少了环境对特征提取的影响。最终在三种不同的实验模式下，基于CASIA数据集进行了大量的实验，识别精度均在83%以上，最终证明本文所提出的特征提取方法在复杂环境展现出良好的灵活性。

关键词：特征提取;对抗网络;步态识别;姿态估计;预处理

基金资助：国家重点研发项目（2018YFC1505102）