論文の概要: GaitGS: Temporal Feature Learning in Granularity and Span Dimension for Gait Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19700v1
• Date: Wed, 31 May 2023 09:48:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:18:55.133566
• Title: GaitGS: Temporal Feature Learning in Granularity and Span Dimension for Gait Recognition
• Title（参考訳）: GaitGS: 歩行認識のための粒度とスパン次元の時間的特徴学習
• Authors: Haijun Xiong, Yunze Deng, Xiaohu Huang, Xinggang Wang, Wenyu Liu, Bin Feng
• Abstract要約: 本稿では,次元の時間的特徴を同時に集約するGaitGSという新しいフレームワークを提案する。 本手法は, CASIA-B, GREW, OU-Mデータセットにおいて, 92.9% (+0.5%), 52.0% (+1.4%), 97.5% (+0.8%) のランク1の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.310458559866408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait recognition is an emerging biological recognition technology that identifies and verifies individuals based on their walking patterns. However, many current methods are limited in their use of temporal information. In order to fully harness the potential of gait recognition, it is crucial to consider temporal features at various granularities and spans. Hence, in this paper, we propose a novel framework named GaitGS, which aggregates temporal features in the granularity dimension and span dimension simultaneously. Specifically, Multi-Granularity Feature Extractor (MGFE) is proposed to focus on capturing the micro-motion and macro-motion information at the frame level and unit level respectively. Moreover, we present Multi-Span Feature Learning (MSFL) module to generate global and local temporal representations. On three popular gait datasets, extensive experiments demonstrate the state-of-the-art performance of our method. Our method achieves the Rank-1 accuracies of 92.9% (+0.5%), 52.0% (+1.4%), and 97.5% (+0.8%) on CASIA-B, GREW, and OU-MVLP respectively. The source code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、歩行パターンに基づいて個人を特定し検証する生物認識技術である。 しかし,現在の手法の多くは時間的情報の利用に限られている。 歩行認識の可能性を完全に活用するためには,様々な粒度の時間的特徴を考慮することが重要である。 そこで本稿では,粒度次元とスパン次元を同時に集約する新しいフレームワークであるgaitgsを提案する。 特に,マルチグラニュラリティ特徴抽出器(mgfe)は,フレームレベルと単位レベルでのマイクロモーション情報とマクロモーション情報をそれぞれ捉えることに焦点を当てて提案されている。 さらに,マルチスパン特徴学習(msfl)モジュールを用いて,グローバルおよびローカル時間表現を生成する。 3つの一般的な歩行データセットにおいて,提案手法の最先端性能を実験的に検証した。 本手法は, CASIA-B, GREW, OU-MVLPでそれぞれ92.9% (+0.5%), 52.0% (+1.4%), 97.5% (+0.8%) のランク1の精度を達成している。 ソースコードはまもなくリリースされる予定だ。

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