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基于双流步态网络的跨视角步态识别 下载：46 浏览：338

汪堃 雷一鸣 张军平 ​ 《人工智能研究》 2020年10期

摘要:
通过增强样本数据和网络特征,提出双流步态网络,增强模型对携带物、衣物变化影响的鲁棒性.首先构造双流步态网络,分别提取步态视频数据中的全局特征和协变量影响范围外的局部判别信息.再将两组网络的特征信息相加融合后,得到步态的双流特征表达.提出的限制随机遮挡策略增广用于训练样本的难度和多样性,提高网络对局部特征的学习能力,减弱协变量的不利影响.另外,改进三元组损失采样方法,加速网络模型的训练收敛速度.在大型步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验表明,在携带背包和穿着不同衣物的行走状态下,双流步态网络步态识别准确率较高.

基于行人再识别的轨迹重现 下载：75 浏览：504

闫秋芳 《计算机研究与应用》 2020年10期

摘要:
随着监控摄像头的普及,智能监控设备迎来发展热潮。如在人流量大的地点人脸识别监控等。但是,由于人脸识别要求视频的清晰度高且在特定角度才能够识别,所以在很多场景下的效果并不理想。行人再识别技术通过行人的外观特征等对目标人物进行匹配,提高准确性。基于行人再识别的轨迹重现是利用多个相机间目标人物的匹配结果及预先定义的相机坐标,输入至百度轨迹上传API得到目标人物的运动轨迹。
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