論文の概要: Gait Cycle Reconstruction and Human Identification from Occluded Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13395v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 16:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 00:49:45.147384
• Title: Gait Cycle Reconstruction and Human Identification from Occluded Sequences
• Title（参考訳）: 付加配列からの歩行周期の再構築と人間の同定
• Authors: Abhishek Paul, Manav Mukesh Jain, Jinesh Jain, Pratik Chattopadhyay
• Abstract要約: 我々は,歩行認識を行う前に,隠蔽されたフレームを入力シーケンスで再構築する有効なニューラルネットワークモデルを提案する。 我々はLSTMネットワークを用いて,前向きと後向きの両方から隠蔽フレームの埋め込みを予測する。 LSTMは平均二乗損失を最小限に抑えるために訓練されるが、核融合ネットワークは、接地構造と再構成されたサンプルの間の画素単位のクロスエントロピー損失を最適化するために訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.198430261120653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait-based person identification from videos captured at surveillance sites using Computer Vision-based techniques is quite challenging since these walking sequences are usually corrupted with occlusion, and a complete cycle of gait is not always available. In this work, we propose an effective neural network-based model to reconstruct the occluded frames in an input sequence before carrying out gait recognition. Specifically, we employ LSTM networks to predict an embedding for each occluded frame both from the forward and the backward directions, and next fuse the predictions from the two LSTMs by employing a network of residual blocks and convolutional layers. While the LSTMs are trained to minimize the mean-squared loss, the fusion network is trained to optimize the pixel-wise cross-entropy loss between the ground-truth and the reconstructed samples. Evaluation of our approach has been done using synthetically occluded sequences generated from the OU-ISIR LP and CASIA-B data and real-occluded sequences present in the TUM-IITKGP data. The effectiveness of the proposed reconstruction model has been verified through the Dice score and gait-based recognition accuracy using some popular gait recognition methods. Comparative study with existing occlusion handling methods in gait recognition highlights the superiority of our proposed occlusion reconstruction approach over the others.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく技術を用いて監視サイトで撮影された映像からの歩行に基づく人物識別は、通常これらの歩行シーケンスは閉塞で腐敗しており、歩行の完全なサイクルが常に利用可能であるとは限らないため、非常に困難である。 本研究では,歩行認識を行う前に,隠蔽されたフレームを入力シーケンスで再構築する有効なニューラルネットワークモデルを提案する。 具体的には、各隠蔽フレームの前後方向の埋め込みをLSTMネットワークを用いて予測し、次に残留ブロックと畳み込み層のネットワークを用いて2つのLSTMからの予測を融合する。 LSTMは平均二乗損失を最小限に抑えるために訓練されるが、核融合ネットワークは、接地構造と再構成されたサンプルの間の画素単位のクロスエントロピー損失を最適化するために訓練される。 提案手法の評価は,OU-ISIR LPおよびCASIA-BデータとTUM-IITKGPデータ中の実包摂配列から生成された合成包摂配列を用いて行った。 提案手法の有効性は,一般的な歩行認識手法を用いて,Diceスコアと歩行に基づく認識精度を用いて検証されている。 歩行認識における既存のオクルージョンハンドリング手法との比較研究は,提案したオクルージョン再構築手法が他よりも優れていることを示す。

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