融合自注意力机制的生成对抗网络跨视角步态识别

目的 针对目前基于生成式的步态识别方法采用特定视角的步态模板转换、识别率随视角跨度增大而不断下降的问题,本文提出融合自注意力机制的生成对抗网络的跨视角步态识别方法。方法 该方法的网络结构由生成器、视角判别器和身份保持器构成,建立可实现任意视角间步态转换的网络模型。生成网络采用编码器—解码器结构将输入的步态特征和视角指示器连接,进而实现不同视角域的转换,并通过对抗训练和像素级损失使生成的目标视角步态模板与真实的步态模板相似。在判别网络中,利用视角判别器来约束生成视角与目标视角相一致,并使用联合困难三元组损失的身份保持器以最大化保留输入模板的身份信息。同时,在生成网络和判别网络中加入自注意力机制,以捕捉特征的全局依赖关系,从而提高生成图像的质量,并引入谱规范化使网络稳定训练。结果 在CASIA-B(Chinese Academy of Sciences’ Institute of Automation gait database——dataset B)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database-multi-view large population dataset)数据集上进行实验,当引入自注意力模块和身份保留损失训练网络时,在CASIA-B数据集上的识别率有显著提升,平均rank-1准确率比GaitGAN(gait generative adversarial network)方法高15%。所提方法在OU-MVLP大规模的跨视角步态数据库中仍具有较好的适用性,可以达到65.9%的平均识别精度。结论 本文方法提升了生成步态模板的质量,提取的视角不变特征更具判别力,识别精度较现有方法有一定提升,能较好地解决跨视角步态识别问题。     

基于CPS架构的旋翼无人机组合定位建模研究

针对在特殊地区连续导航和组合导航冗余技术的问题,提出基于信息物理融合系统架构的BDS/GPS/SINS组合导航的旋翼无人机定位方案。以六旋翼为运载体,采用超紧组合导航结构和联邦式滤波结构建立模型,通过Simulink虚拟定位仿真,得到较为精确的位置信息。进一步搭建旋翼无人机物理融合定位系统实验平台,该平台的BDS/GPS接收机接收由NSS8000多星群模拟器提供的虚拟卫星导航电文信号,方便用户对CPS虚拟和现实环境的人机交互界面进行操作。通过定位信息融合进行基于BDS/GPS/SINS超紧组合导航的室内飞行实验,失星下定位精度都能达到2.0?m±0.5?m。仿真和实验结果表明,该定位系统具有信息物理融合的鲁棒性和安全可靠性。