| 跨视角步态识别综述 |
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| 引用本文： | 许文正,黄天欢,贲晛烨,曾翌,张军平. 跨视角步态识别综述[J]. 中国图象图形学报, 2023, 28(5): 1265-1286 |
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| 作者姓名： | 许文正 黄天欢 贲晛烨 曾翌 张军平 |
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| 作者单位： | 山东大学信息科学与工程学院, 青岛 266237;复旦大学计算机科学技术学院, 上海 200437 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61971468，62271289）；广东省基础与应用基础研究基金项目（2022A1515010186）；山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY010119）；山东省优秀青年基金项目（ZR2022YQ60） |
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| 摘 要： | 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 ...
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| 关 键 词： | 计算机视觉 生物特征识别 步态识别 跨视角 机器学习 深度学习 神经网络 |
| 收稿时间： | 2022-05-17 |
| 修稿时间： | 2022-12-07 |
Cross-view gait recognition: a review |
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| Xu Wenzheng,Huang Tianhuan,Ben Xianye,Zeng Yi,Zhang Junping. Cross-view gait recognition: a review[J]. Journal of Image and Graphics, 2023, 28(5): 1265-1286 |
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| Authors: | Xu Wenzheng Huang Tianhuan Ben Xianye Zeng Yi Zhang Junping |
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| Affiliation: | School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao 266237, China;School of Computer Science, Fudan University, Shanghai 200437, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | computer vision biometric recognition gait recognition cross-view machine learning deep learning neural network |
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