論文の概要: Gait Recognition in Large-scale Free Environment via Single LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12371v3
• Date: Tue, 01 Oct 2024 12:36:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:47.943177
• Title: Gait Recognition in Large-scale Free Environment via Single LiDAR
• Title（参考訳）: 単一LiDARによる大規模自由環境における歩行認識
• Authors: Xiao Han, Yiming Ren, Peishan Cong, Yujing Sun, Jingya Wang, Lan Xu, Yuexin Ma,
• Abstract要約: 深度を捉えるLiDARの能力は、ロボットの知覚にとって重要な要素であり、現実世界の歩行認識の可能性を秘めている。 本稿では,頑健な歩行認識のための階層型多表現特徴相互作用ネットワーク(HMRNet)を提案する。 LiDARに基づく歩行認識研究を容易にするため,大規模かつ制約のない歩行データセットであるFreeGaitを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.684257181154905
• License:
• Abstract: Human gait recognition is crucial in multimedia, enabling identification through walking patterns without direct interaction, enhancing the integration across various media forms in real-world applications like smart homes, healthcare and non-intrusive security. LiDAR's ability to capture depth makes it pivotal for robotic perception and holds promise for real-world gait recognition. In this paper, based on a single LiDAR, we present the Hierarchical Multi-representation Feature Interaction Network (HMRNet) for robust gait recognition. Prevailing LiDAR-based gait datasets primarily derive from controlled settings with predefined trajectory, remaining a gap with real-world scenarios. To facilitate LiDAR-based gait recognition research, we introduce FreeGait, a comprehensive gait dataset from large-scale, unconstrained settings, enriched with multi-modal and varied 2D/3D data. Notably, our approach achieves state-of-the-art performance on prior dataset (SUSTech1K) and on FreeGait.
• Abstract（参考訳）: 人間の歩行認識はマルチメディアにおいて不可欠であり、直接のインタラクションなしに歩行パターンを識別し、スマートホームやヘルスケア、非侵襲的セキュリティといった現実のアプリケーションにおける様々なメディアフォームの統合を強化する。 深度を捉えるLiDARの能力は、ロボットの知覚にとって重要な要素であり、現実世界の歩行認識の可能性を秘めている。 本稿では,単一LiDARに基づく階層型多表現特徴相互作用ネットワーク(HMRNet)を提案する。 一般的なLiDARベースの歩行データセットは、主に事前に定義された軌道を持つ制御された設定から派生しており、実際のシナリオとのギャップを保っている。 LiDARに基づく歩行認識研究を容易にするために,大規模かつ制約のない大規模かつ多様な2D/3Dデータに富んだ歩行データセットであるFreeGaitを紹介した。 特に,本手法は,先行データセット(SUSTech1K)およびFreeGait上での最先端性能を実現する。

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