基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法研究

基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法研究基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法研究

摘要：步態(tài)識(shí)別是一種非接觸式生物特征識(shí)別技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于行人識(shí)別、殘障人士輔助、健身監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的步態(tài)識(shí)別算法在復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)不佳，難以應(yīng)對(duì)多種姿態(tài)干擾、多人干擾和魯棒性差等問(wèn)題。本文提出了一種基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法，該算法結(jié)合了RGB和深度信息，通過(guò)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出魯棒性強(qiáng)、表達(dá)能力豐富的步態(tài)特征。同時(shí)，利用微運(yùn)動(dòng)特征對(duì)步態(tài)序列進(jìn)行增強(qiáng)，增加序列的穩(wěn)定性和可區(qū)分性。在CASIA-B、OULP-C1和OU-ISIR的三個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本算法在準(zhǔn)確率、魯棒性和處理時(shí)間等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的步態(tài)識(shí)別算法，對(duì)各種干擾因素表現(xiàn)出較強(qiáng)的抵抗能力。

關(guān)鍵詞：步態(tài)識(shí)別；特征增強(qiáng)GaitSet；微運(yùn)動(dòng)特征；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；多模態(tài)融合

1.引言

隨著生物識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，步態(tài)識(shí)別作為一種非接觸式生物特征識(shí)別技術(shù)，逐漸成為熱門研究方向。步態(tài)識(shí)別可以用于行人識(shí)別、殘障人士輔助、健身監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。然而，傳統(tǒng)的步態(tài)識(shí)別算法存在多種問(wèn)題，如無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的多種干擾因素、魯棒性差等。因此，如何提高步態(tài)識(shí)別算法的準(zhǔn)確率和魯棒性，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。

2.相關(guān)工作

目前，步態(tài)識(shí)別研究主要集中于兩個(gè)方向：特征提取和分類器設(shè)計(jì)。常見(jiàn)的特征提取方法包括傳統(tǒng)的PCA、LDA、HOG等算法，以及最近興起的深度學(xué)習(xí)方法。其中，深度學(xué)習(xí)方法在步態(tài)識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為趨勢(shì)。另外，基于深度學(xué)習(xí)的方法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）具有較優(yōu)的特征提取能力和表達(dá)能力，并且具有較好的可遷移性和可解釋性。因此，近年來(lái)不斷有學(xué)者嘗試將CNN應(yīng)用于步態(tài)識(shí)別領(lǐng)域，并取得了較好的效果。

3.提出方法

本文提出了一種基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法。具體來(lái)說(shuō)，本算法使用RGB和深度信息，通過(guò)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出具有魯棒性和表達(dá)能力的步態(tài)特征。與傳統(tǒng)的GaitSet算法不同的是，本算法在網(wǎng)絡(luò)中增加了特征增強(qiáng)模塊，通過(guò)學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)的微小變化，提高了特征的可區(qū)分性和穩(wěn)定性。同時(shí)，本算法采用了多模態(tài)融合的策略，充分利用不同模態(tài)之間的互補(bǔ)性和多樣性。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本算法在CASIA-B、OULP-C1和OU-ISIR三個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本算法在準(zhǔn)確率、魯棒性和處理時(shí)間等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的步態(tài)識(shí)別算法。同時(shí)，在多種干擾因素的情況下，本算法仍然表現(xiàn)出較好的抵抗能力。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法，充分利用深度學(xué)習(xí)方法和微運(yùn)動(dòng)特征在增強(qiáng)步態(tài)特征方面的優(yōu)勢(shì)，提高了步態(tài)識(shí)別算法的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法在各種干擾因素下均具有較好的抵抗能力，具有較好的實(shí)用性和推廣價(jià)值6.討論

本文提出的基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出較好的效果，但仍然存在一些問(wèn)題和可優(yōu)化的方向。

首先，本算法處理深度圖像時(shí)使用了雙目攝像頭，需要較大的硬件支持。對(duì)于普通的移動(dòng)設(shè)備和無(wú)法安裝雙目攝像頭的環(huán)境，本算法無(wú)法直接應(yīng)用。因此，可以考慮在保持表現(xiàn)優(yōu)秀的前提下，通過(guò)簡(jiǎn)化算法和減少硬件需求，提高算法的可用性和普適性。

其次，本算法采用了多模態(tài)融合的策略，使得算法能夠利用不同模態(tài)之間的互補(bǔ)性和多樣性，提高步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。但在某些極端情況下，不同模態(tài)之間的信息可能會(huì)產(chǎn)生沖突，導(dǎo)致算法表現(xiàn)不佳。因此，可以考慮進(jìn)一步研究如何在多模態(tài)融合的基礎(chǔ)上，更好地利用不同模態(tài)之間的信息，在保持穩(wěn)定性的前提下，進(jìn)一步提高算法的準(zhǔn)確率和魯棒性。

最后，本算法在CASIA-B、OULP-C1和OU-ISIR三個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，但這些數(shù)據(jù)庫(kù)都是特定場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，不能完全代表實(shí)際情況。因此，可以考慮進(jìn)一步收集更多的、更全面的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗(yàn)證本算法的效果和應(yīng)用價(jià)值。

7.結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于特征增強(qiáng)GaitSet和微運(yùn)動(dòng)特征的步態(tài)識(shí)別算法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法和微運(yùn)動(dòng)特征的優(yōu)勢(shì)，充分利用步態(tài)特征的信息，提高步態(tài)識(shí)別算法的準(zhǔn)確率和魯棒性，具有一定的實(shí)用性和推廣價(jià)值。然而，本算法仍然存在一些問(wèn)題和可優(yōu)化的方向，需要進(jìn)一步研究和探索在未來(lái)的研究中，可以進(jìn)一步優(yōu)化算法的訓(xùn)練策略，例如引入更多的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以提高算法的魯棒性和泛化能力。另外，可以探索如何在移動(dòng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)步態(tài)識(shí)別算法，使其更方便實(shí)用和推廣。此外，可以考慮將步態(tài)識(shí)別算法與其他生物識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高識(shí)別精度和安全性，例如指紋識(shí)別、面部識(shí)別等?？傊?，未來(lái)的研究可以從多個(gè)方面對(duì)步態(tài)識(shí)別算法進(jìn)行探索和改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和更高的識(shí)別精度此外，還可以針對(duì)不同的步態(tài)特征進(jìn)行深入研究，以提高算法的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，對(duì)于步頻的識(shí)別，可以考慮引入時(shí)域和頻域特征，并結(jié)合多模態(tài)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)更精確的識(shí)別。對(duì)于步幅的識(shí)別，可以探索基于圖像分析和深度學(xué)習(xí)的新型識(shí)別算法，以提高識(shí)別精度和實(shí)時(shí)性。

此外，可以進(jìn)一步研究步態(tài)識(shí)別算法對(duì)姿態(tài)和氣氛的識(shí)別能力，以擴(kuò)展其應(yīng)用場(chǎng)景。例如，對(duì)于醫(yī)療健康領(lǐng)域，可以將步態(tài)識(shí)別算法與姿態(tài)識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)老年人和殘障人士的輔助識(shí)別和健康監(jiān)測(cè)。對(duì)于安全領(lǐng)域，可以將步態(tài)識(shí)別算法應(yīng)用于監(jiān)控系統(tǒng)中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)可疑人員的識(shí)別和跟蹤。

最后，隨著移動(dòng)設(shè)備和智能穿戴設(shè)備的普及，步態(tài)識(shí)別算法將得到更廣泛的應(yīng)用。因此，未來(lái)的研究還應(yīng)該探索如何將步態(tài)識(shí)別算法應(yīng)用于這些設(shè)備中，并結(jié)合云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析，以進(jìn)一步提高算法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性綜上所述，步態(tài)識(shí)別算法作為一種