論文の概要: GADER: GAit DEtection and Recognition in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14578v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 01:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 16:09:52.811690
• Title: GADER: GAit DEtection and Recognition in the Wild
• Title（参考訳）: ガンダー:野生での歩行検出と認識
• Authors: Yuxiang Guo, Cheng Peng, Ram Prabhakar, Chun Pong Lau, Rama Chellappa
• Abstract要約: 本研究では,人間認証のためのGADERアルゴリズムを提案する。 具体的には、Double Helical Signatureを利用して人間の動きの断片を検出し、新しい歩行認識手法を取り入れている。 屋内および屋外のデータセットを用いた実験により,提案手法は歩行認識と検証のために現状よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.42997299561414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait recognition holds the promise of robustly identifying subjects based on their walking patterns instead of color information. While previous approaches have performed well for curated indoor scenes, they have significantly impeded applicability in unconstrained situations, e.g. outdoor, long distance scenes. We propose an end-to-end GAit DEtection and Recognition (GADER) algorithm for human authentication in challenging outdoor scenarios. Specifically, GADER leverages a Double Helical Signature to detect the fragment of human movement and incorporates a novel gait recognition method, which learns representations by distilling from an auxiliary RGB recognition model. At inference time, GADER only uses the silhouette modality but benefits from a more robust representation. Extensive experiments on indoor and outdoor datasets demonstrate that the proposed method outperforms the State-of-The-Arts for gait recognition and verification, with a significant 20.6% improvement on unconstrained, long distance scenes.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、色情報ではなく、歩行パターンに基づいて被験者を頑健に識別する。 従来のアプローチは屋内のキュレートシーンではうまく機能していたが、屋外や長距離のシーンなど、制約のない状況での適用性が著しく低下している。 本稿では,屋外シナリオにおける人間認証のためのエンド・ツー・エンドの歩行検出・認識(gader)アルゴリズムを提案する。 具体的には、二重ヘリカルシグナチャを利用して人間の動きの断片を検知し、補助的なRGB認識モデルから蒸留して表現を学習する新しい歩行認識手法を組み込む。 推測時、GADERはシルエットモダリティのみを使用するが、より堅牢な表現の恩恵を受ける。 屋内および屋外のデータセットに関する広範囲な実験により、提案手法は歩容認識と検証のための最先端技術よりも優れており、訓練されていない長距離シーンでは20.6%改善されていることが示されている。

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