論文の概要: GaitASMS: Gait Recognition by Adaptive Structured Spatial Representation and Multi-Scale Temporal Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15981v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 10:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:55:09.363789
• Title: GaitASMS: Gait Recognition by Adaptive Structured Spatial Representation and Multi-Scale Temporal Aggregation
• Title（参考訳）: GaitASMS:適応型空間表現とマルチスケール時間集約による歩行認識
• Authors: Yan Sun, Hu Long, Xueling Feng, and Mark Nixon
• Abstract要約: 歩行認識は、最も有望なビデオベースの生体認証技術の一つである。 本稿では,GaitASMSと呼ばれる新しい歩行認識フレームワークを提案する。 適応的な空間表現を効果的に抽出し、多スケールの時間情報を自然に集約することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0444600042188448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait recognition is one of the most promising video-based biometric technologies. The edge of silhouettes and motion are the most informative feature and previous studies have explored them separately and achieved notable results. However, due to occlusions and variations in viewing angles, their gait recognition performance is often affected by the predefined spatial segmentation strategy. Moreover, traditional temporal pooling usually neglects distinctive temporal information in gait. To address the aforementioned issues, we propose a novel gait recognition framework, denoted as GaitASMS, which can effectively extract the adaptive structured spatial representations and naturally aggregate the multi-scale temporal information. The Adaptive Structured Representation Extraction Module (ASRE) separates the edge of silhouettes by using the adaptive edge mask and maximizes the representation in semantic latent space. Moreover, the Multi-Scale Temporal Aggregation Module (MSTA) achieves effective modeling of long-short-range temporal information by temporally aggregated structure. Furthermore, we propose a new data augmentation, denoted random mask, to enrich the sample space of long-term occlusion and enhance the generalization of the model. Extensive experiments conducted on two datasets demonstrate the competitive advantage of proposed method, especially in complex scenes, i.e. BG and CL. On the CASIA-B dataset, GaitASMS achieves the average accuracy of 93.5\% and outperforms the baseline on rank-1 accuracies by 3.4\% and 6.3\%, respectively, in BG and CL. The ablation experiments demonstrate the effectiveness of ASRE and MSTA. The source code is available at https://github.com/YanSungithub/GaitASMS.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、最も有望なビデオベースのバイオメトリック技術の一つである。 シルエットと動きの端は最も有意義な特徴であり、以前の研究ではこれらを別々に探索し、顕著な結果を得た。 しかし、咬合や視角の変化により、その歩行認識性能は予め定義された空間分割戦略に影響されることが多い。 さらに、伝統的な時間プールは通常、歩行において特有の時間情報を無視する。 上記の課題に対処するため,GaitASMSと呼ばれる新しい歩行認識フレームワークを提案し,適応型空間表現を効果的に抽出し,マルチスケールの時間情報を自然に集約する。 アダプティブ構造化表現抽出モジュール(ASRE)は、適応エッジマスクを用いてシルエットのエッジを分離し、セマンティック潜在空間における表現を最大化する。 さらに、msta(multi-scale temporal aggregation module)は、時間集約構造による長短時間情報の効果的なモデリングを実現する。 さらに, 長期閉塞のサンプル空間を豊かにし, モデルの一般化を促進するために, ランダムマスクと呼ばれる新しいデータ拡張法を提案する。 2つのデータセットで実施された大規模な実験は、特に複雑なシーン(BGとCL)において提案手法の競争上の優位性を示す。 CASIA-Bデータセットでは、GaitASMSは平均93.5\%の精度を達成し、BGとCLでそれぞれランク1の精度を3.4\%と6.3\%で上回る。 アブレーション実験はASREとMSTAの有効性を示した。 ソースコードはhttps://github.com/YanSungithub/GaitASMSで入手できる。

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