Fugu-MT 論文翻訳(概要): TriGait: Aligning and Fusing Skeleton and Silhouette Gait Data via a Tri-Branch Network

論文の概要: TriGait: Aligning and Fusing Skeleton and Silhouette Gait Data via a Tri-Branch Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13340v1
Date: Fri, 25 Aug 2023 12:19:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-28 14:00:28.593066
Title: TriGait: Aligning and Fusing Skeleton and Silhouette Gait Data via a Tri-Branch Network
Title（参考訳）: TriGait: Tri-Branch NetworkによるSeletonとSilhouetteの歩行データの調整と融合
Authors: Yan Sun, Xueling Feng, Liyan Ma, Long Hu, Mark Nixon
Abstract要約: 歩行認識は、非侵襲性と長距離性のため、識別のための有望な生体認証技術である。服装の変化や視点の違いなどの外的変化は、歩行認識に重大な課題をもたらす。本稿では,新しい三脚歩行認識フレームワークTriGaitを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.699718818019937
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Gait recognition is a promising biometric technology for identification due to its non-invasiveness and long-distance. However, external variations such as clothing changes and viewpoint differences pose significant challenges to gait recognition. Silhouette-based methods preserve body shape but neglect internal structure information, while skeleton-based methods preserve structure information but omit appearance. To fully exploit the complementary nature of the two modalities, a novel triple branch gait recognition framework, TriGait, is proposed in this paper. It effectively integrates features from the skeleton and silhouette data in a hybrid fusion manner, including a two-stream network to extract static and motion features from appearance, a simple yet effective module named JSA-TC to capture dependencies between all joints, and a third branch for cross-modal learning by aligning and fusing low-level features of two modalities. Experimental results demonstrate the superiority and effectiveness of TriGait for gait recognition. The proposed method achieves a mean rank-1 accuracy of 96.0% over all conditions on CASIA-B dataset and 94.3% accuracy for CL, significantly outperforming all the state-of-the-art methods. The source code will be available at https://github.com/feng-xueling/TriGait/.
Abstract（参考訳）: 歩行認識は、非侵襲性と長距離性による識別のための有望な生体計測技術である。しかし、服装の変化や視点の違いといった外的変化は歩行認識に重大な課題をもたらす。シルエット法は体型を保ちながら内部構造情報を無視するが、骨格法は構造情報を保存するが省略する。本稿では,2つのモードの相補的な性質をフル活用するために,新しいトリプル分岐歩行認識フレームワークTriGaitを提案する。骨格とシルエットのデータから、外観から静的特徴と運動特徴を抽出する2ストリームネットワーク、全関節間の依存関係をキャプチャするシンプルで効果的なモジュール JSA-TC、および2つのモードの低レベル特徴を整列し、融合させることで、クロスモーダル学習のための第3ブランチを含む、ハイブリッドな融合方式で、効果的に機能を統合する。歩行認識におけるTriGaitの優位性と有効性を示す実験結果を得た。提案手法は,CASIA-Bデータセットの全条件に対して平均ランク1精度96.0%,CLに対する94.3%の精度を実現し,最先端の手法を著しく上回っている。ソースコードはhttps://github.com/feng-xueling/trigait/で入手できる。

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