論文の概要: HDNet: Hierarchical Dynamic Network for Gait Recognition using Millimeter-Wave Radar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00312v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 07:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 13:24:30.175310
• Title: HDNet: Hierarchical Dynamic Network for Gait Recognition using Millimeter-Wave Radar
• Title（参考訳）: HDNet:ミリ波レーダを用いた歩行認識のための階層的動的ネットワーク
• Authors: Yanyan Huang, Yong Wang, Kun Shi, Chaojie Gu, Yu Fu, Cheng Zhuo, Zhiguo Shi
• Abstract要約: mmWaveレーダを用いた歩行認識のための階層型動的ネットワーク(HDNet)を提案する。 提案手法の優位性を証明するため,2つの公開ミリ波レーダに基づく歩行認識データセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.19744551082316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait recognition is widely used in diversified practical applications. Currently, the most prevalent approach is to recognize human gait from RGB images, owing to the progress of computer vision technologies. Nevertheless, the perception capability of RGB cameras deteriorates in rough circumstances, and visual surveillance may cause privacy invasion. Due to the robustness and non-invasive feature of millimeter wave (mmWave) radar, radar-based gait recognition has attracted increasing attention in recent years. In this research, we propose a Hierarchical Dynamic Network (HDNet) for gait recognition using mmWave radar. In order to explore more dynamic information, we propose point flow as a novel point clouds descriptor. We also devise a dynamic frame sampling module to promote the efficiency of computation without deteriorating performance noticeably. To prove the superiority of our methods, we perform extensive experiments on two public mmWave radar-based gait recognition datasets, and the results demonstrate that our model is superior to existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は様々な応用に広く用いられている。 現在最も一般的なアプローチは、コンピュータビジョン技術の進歩により、RGB画像から人間の歩行を認識することである。 それでもrgbカメラの認識能力は粗い状況では低下し、視覚監視はプライバシー侵害を引き起こす可能性がある。 ミリ波(mmwave)レーダのロバスト性や非侵襲性により、近年はレーダベースの歩行認識が注目を集めている。 本研究では,mmWaveレーダを用いた歩行認識のための階層型動的ネットワーク(HDNet)を提案する。 よりダイナミックな情報を探るため,新しい点雲記述子としてポイントフローを提案する。 また,動的フレームサンプリングモジュールを考案し,性能を損なうことなく計算効率を向上させる。 提案手法の優位性を証明するため,2つの公開ミリ波レーダに基づく歩行認識データセットについて広範な実験を行い,本モデルが既存の最先端手法よりも優れていることを示す。

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