Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Two-Branch Neural Network for Gait Recognition

論文の概要: A Two-Branch Neural Network for Gait Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10645v1
Date: Tue, 22 Feb 2022 03:21:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-23 15:34:44.609228
Title: A Two-Branch Neural Network for Gait Recognition
Title（参考訳）: 歩行認識のための2分岐ニューラルネットワーク
Authors: Likai Wang and Jinyan Chen
Abstract要約: 本稿では,2分岐ニューラルネットワーク(NN)モデルを提案する。マルチスケールグラフ畳み込みを統合するための完全連結グラフ畳み込み演算子を提案する。我々は,各GCNブロックからSTC-Attというアテンションモジュールを配置し,空間的,時間的,チャネル的なアテンションを同時に学習する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Gait recognition, a promising long-distance biometric technology, has aroused intense interest in computer vision. Existing works on gait recognition can be divided into appearance-based methods and model-based methods, which extract features from silhouettes and skeleton data, respectively. However, since appearance-based methods are greatly affected by clothing changing and carrying condition, and model-based methods are limited by the accuracy of pose estimation approaches, gait recognition remains challenging in practical applications. In order to integrate the merits of such two approaches, a two-branch neural network (NN)-based model is proposed in this paper. The method contains two branches, namely a CNN-based branch taking silhouettes as input and a GCN-based branch taking skeletons as input. In addition, two modifications are introduced into the GCN-based branch to boost the performance. First, we present a simple fully connected graph convolution operator to integrate multi-scale graph convolutions and relieve dependence on natural connections. Second, we deploy an attention module named STC-Att after each GCN block to learn spatial, temporal and channel-wise attention simultaneously. We evaluated the proposed two-branch neural network on the CASIA-B dataset. The experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance in various conditions.
Abstract（参考訳）: 長距離バイオメトリック技術である歩行認識は、コンピュータビジョンへの強い関心を喚起している。既存の歩行認識の研究は外見に基づく手法とモデルに基づく手法に分けられ、シルエットと骨格データからそれぞれ特徴を抽出することができる。しかし, 外観ベース手法は衣料変化や搬送条件に大きく影響し, モデルベース手法はポーズ推定手法の精度によって制限されるため, 実用上は歩容認識が困難である。この2つのアプローチの利点を統合するために,2分岐ニューラルネットワーク(nn)に基づくモデルを提案する。この方法は2つの枝、すなわち、シルエットを入力とするCNNベースの枝と、骨格を入力とするGCNベースの枝を含む。さらに、GCNベースのブランチに2つの修正が加えられ、パフォーマンスが向上した。まず, 単純な完全連結グラフ畳み込み演算子を用いて, マルチスケールグラフ畳み込みを統合し, 自然接続への依存を緩和する。第2に,各GCNブロックからSTC-Attというアテンションモジュールを配置し,空間的,時間的,チャネル的な注意を同時に学習する。提案した2分岐ニューラルネットワークをCASIA-Bデータセット上で評価した。実験結果から, 各種条件下での最先端性能が得られた。

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