跨视角步态识别综述

步态识别具有对图像分辨率要求低、可远距离识别、无需受试者合作、难以隐藏或伪装等优势,在安防监控和调查取证等领域有着广阔的应用前景。然而在实际应用中,步态识别的性能常受到视角、着装、携物和遮挡等协变量的影响,其中视角变化最为普遍,并且会使行人的外观发生显著改变。因此,提高步态识别对视角的鲁棒性一直是该领域的研究热点。为了全面认识现有的跨视角步态识别方法,本文对相关研究工作进行了梳理和综述。首先,从基本概念、数据采集方式和发展历程等角度简要介绍了该领域的研究背景,在此基础上,整理并分析了基于视频的主流跨视角步态数据库;然后,从基于3维步态信息的识别方法、基于视角转换模型的识别方法、基于视角不变特征的识别方法和基于深度学习的识别方法 4个方面详细介绍了跨视角步态识别方法。最后,在CASIA-B(CASIA gait database, dataset B)、OU-ISIR LP(OU-ISIR gait database, large population dataset)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database, multi-view large population ...