I detta arbete presenterar vi ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk med 3D-konvolutioner för Gait Recognition i flera vyer fånga spatio-temporala funktioner. Ett speciellt inmatningsformat, bestående av gråskalan bild och optiskt flöde förbättra färg invaranice. Tillvägagångssättet utvärderas på tre olika datauppsättningar, inklusive variationer i kläder, gånghastigheter och siktvinkel. I motsats till de flesta state-of-the-art Gait Recognition system används neurala nätverk kan generalisera gångfunktioner över flera stora vy vinkelförändringar. Resultaten är jämförbara med bättre resultat jämfört med tidigare metoder, särskilt för stora synskillnader.
Varg och al. REF använde 3D-konvolutionella neurala nätverk för att extrahera spatio-temporala funktioner som används för multi-view gångigenkänning.
Multi-view gait recognition using 3D convolutional neural networks
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}