論文の概要: Learning Rich Features for Gait Recognition by Integrating Skeletons and Silhouettes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13408v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 04:42:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 14:58:03.385253
• Title: Learning Rich Features for Gait Recognition by Integrating Skeletons and Silhouettes
• Title（参考訳）: スケルトンとシルエットの統合による歩行認識のための豊富な特徴の学習
• Authors: Yunjie Peng, Saihui Hou, Kang Ma, Yang Zhang, Yongzhen Huang, Zhiqiang He
• Abstract要約: 本稿では,骨格とシルエットの相補的な手がかりをマイニングし,歩行識別のためのリッチな特徴を学習する,単純で効果的なバイモーダル融合ネットワークを提案する。 CASIA-B上を歩行する最も困難な条件下では, ランク1の精度は92.1%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.766540020533803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait recognition captures gait patterns from the walking sequence of an individual for identification. Most existing gait recognition methods learn features from silhouettes or skeletons for the robustness to clothing, carrying, and other exterior factors. The combination of the two data modalities, however, is not fully exploited. This paper proposes a simple yet effective bimodal fusion (BiFusion) network, which mines the complementary clues of skeletons and silhouettes, to learn rich features for gait identification. Particularly, the inherent hierarchical semantics of body joints in a skeleton is leveraged to design a novel Multi-scale Gait Graph (MSGG) network for the feature extraction of skeletons. Extensive experiments on CASIA-B and OUMVLP demonstrate both the superiority of the proposed MSGG network in modeling skeletons and the effectiveness of the bimodal fusion for gait recognition. Under the most challenging condition of walking in different clothes on CASIA-B, our method achieves the rank-1 accuracy of 92.1%.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、個人の歩行シーケンスから歩行パターンをキャプチャして識別する。 既存の歩容認識法は、衣服、運搬、その他の外部要因に対する頑健さのためにシルエットや骨格から特徴を学ぶ。 しかし、2つのデータモダリティの組み合わせは、完全には悪用されていない。 本稿では,骨格とシルエットの相補的な手がかりをマイニングし,歩行識別のための豊富な特徴を学習する,単純で効果的なバイモーダル融合(BiFusion)ネットワークを提案する。 特に、骨格における身体関節の固有の階層的意味論を利用して、骨格の特徴抽出のための新しいマルチスケールゲイトグラフ(MSGG)ネットワークを設計する。 CASIA-BとOUMVLPの広範囲にわたる実験により、骨格モデリングにおける提案したMSGGネットワークの優位性と歩行認識におけるバイモーダル融合の有効性が示された。 CASIA-B上を歩行する最も困難な条件下では,ランク1の精度は92.1%である。

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