基于ICNet模型的人体步态识别研究

来源：电子测量技术杂志2022年第4期北京时间：

作者：曾维，何刚强，罗伟洋，郭翼凌

单位：成都理工大学机电工程学院, 成都 610059

摘要：步态作为一种行为特征，具有非侵犯性高、伪装性低和远距离识别等特点，具有广阔的应用前景。在实际应用时，步态识别易受环境因素干扰，识别率低。本文提出了一种在胶囊网络中引入空间注意机制，提升有效步态特征在胶囊的权重，又通过反馈权重矩阵的设计，更新输入图像，从而获得网络性能提升的方法。该方法在CASIA-B数据集进行了大量的实验。在正常行走、带包行走、大衣行走三种不同的行走条件下，平均识别率分别达到93%，85%，67%。同时在OU-MVLP数据集上进行了多视角的步态识别实验，平均识别率达到了85%。

关键词：步态识别;行为特征;胶囊网络;复杂背景;ICNet

基金资助：国家重点研发计划项目（2018YFC1505102）资助