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目的 当前,基于视觉的步态识别方法多基于完整的步态序列图像。然而,现实场景拍摄下的行人难免被遮挡,以至于获取的步态图像不完整,对识别结果有很大影响。如何处理大面积遮挡是步态识别中一个具有挑战性且重要的问题。针对此,提出了一种步态时空序列重建网络(gait spatio-temporal reconstruction network,GSTRNet),用于修复被遮挡的步态序列图像。方法 使用基于3D卷积神经网络和Transformer的GSTRNet来修复步态序列,在修复每一帧步态图像的空间信息的同时保持帧与帧之间的时空连贯性。GSTRNet通过引入YOLOv5(you only look once)网络来检测步态图像的局部遮挡区域,并将其作为先验知识为遮挡修复区域分配更高的修复权值,实现遮挡区域的局部修复,将局部修复步态图与原始遮挡图像进行融合,生成完整的修复步态图。同时,在GSTRNet中引入三元组特征损失和重建损失组成的联合损失函数来优化修复网络,提升修复效果。最终,以修复完整的步态序列图像为特征进行身份识别。结果 本文在大规模步态数据集OU_MVLP(the OU-ISIR ga... 相似文献
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