Sammanfattning av denna webbsida: De flesta igenkänningsmetoder bygger på siluettbaserade representationer på grund av hög igenkänningsnoggrannhet och beräkningseffektivitet, och ett viktigt problem för dessa metoder är hur man exakt extraherar individualitetbevarade silhuetter från verkliga scener, där förgrundsfärger kan likna bakgrundsfärger och bakgrunden är belamrad. Vi föreslår därför en metod för individualitetsbevarande siluettextraktion för gångigenkänning med hjälp av vanliga gångmodeller (SGMs) som består av rena siluettsekvenser av en mängd olika utbildningsämnen som en form tidigare. Vi matchar först flera SGMs till en bakgrund subtraktion sekvens av ett testämne genom dynamisk programmering och välja den träningsämne vars SGM passar testsekvensen bäst. Vi formulerar sedan vårt siluettextraktionsproblem i ett väletablerat graf-klippt segmenteringsramverk samtidigt som vi överväger en balans mellan den observerade testsekvensen och den matchade SGM. Mer specifikt definierar vi en energifunktion som ska minimeras med följande tre termer: (1) en dataterm härledd från den observerade testsekvensen, (2) en jämnhetsterm härledd från spatio-temporalt intilliggande kanter, och (3) en form-före-term härledd från den matchade SGM. Vi visar att den föreslagna metoden framgångsrikt extraherar individualitetsbevarande silhuetter och förbättrad gångigenkänning noggrannhet genom experiment med 56 ämnen.
Referensreferensreferensreferensen förbättrar siluettkvaliteten och igenkänningsnoggrannheten genom att använda standardgångmodeller som förkunskaper.
Individuality-preserving Silhouette Extraction for Gait Recognition
{'venue': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'journal': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}