論文の概要: Silhouette based View embeddings for Gait Recognition under Multiple Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05524v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 04:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-14 01:53:02.232430
• Title: Silhouette based View embeddings for Gait Recognition under Multiple Views
• Title（参考訳）: 複数視点による歩行認識のためのシルエット型ビュー埋め込み
• Authors: Tianrui Chai, Xinyu Mei, Annan Li, Yunhong Wang
• Abstract要約: 本稿では,既存の歩行認識アーキテクチャにビュー情報を組み込む,互換性のあるフレームワークを提案する。 2つの大規模な公開データセットの実験結果から,提案フレームワークは非常に有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.087837374748005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Gait recognition under multiple views is an important computer vision and pattern recognition task. In the emerging convolutional neural network based approaches, the information of view angle is ignored to some extent. Instead of direct view estimation and training view-specific recognition models, we propose a compatible framework that can embed view information into existing architectures of gait recognition. The embedding is simply achieved by a selective projection layer. Experimental results on two large public datasets show that the proposed framework is very effective.
• Abstract（参考訳）: 複数視点での歩行認識は重要なコンピュータビジョンとパターン認識課題である。 進化する畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチでは、視角に関する情報はある程度無視される。 ビュー固有認識モデルを直接推定し,訓練する代わりに,既存の歩行認識アーキテクチャにビュー情報を埋め込むための互換性のあるフレームワークを提案する。 埋め込みは単に選択的投影層によって達成される。 2つの大規模な公開データセットの実験結果から,提案フレームワークは非常に有効であることが示された。

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