論文の概要: Camera-LiDAR Cross-modality Gait Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02038v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 01:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 12:45:59.130566
• Title: Camera-LiDAR Cross-modality Gait Recognition
• Title（参考訳）: カメラ-LiDARクロスモダリティ歩行認識
• Authors: Wenxuan Guo, Yingping Liang, Zhiyu Pan, Ziheng Xi, Jianjiang Feng, Jie Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,カメラとLiDAR,すなわちCL-Gait間の最初の相互モダリティ歩行認識フレームワークを提案する。 私たちの知る限りでは、これはモダリティ間の歩行認識に対処する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.694346498355443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Gait recognition is a crucial biometric identification technique. Camera-based gait recognition has been widely applied in both research and industrial fields. LiDAR-based gait recognition has also begun to evolve most recently, due to the provision of 3D structural information. However, in certain applications, cameras fail to recognize persons, such as in low-light environments and long-distance recognition scenarios, where LiDARs work well. On the other hand, the deployment cost and complexity of LiDAR systems limit its wider application. Therefore, it is essential to consider cross-modality gait recognition between cameras and LiDARs for a broader range of applications. In this work, we propose the first cross-modality gait recognition framework between Camera and LiDAR, namely CL-Gait. It employs a two-stream network for feature embedding of both modalities. This poses a challenging recognition task due to the inherent matching between 3D and 2D data, exhibiting significant modality discrepancy. To align the feature spaces of the two modalities, i.e., camera silhouettes and LiDAR points, we propose a contrastive pre-training strategy to mitigate modality discrepancy. To make up for the absence of paired camera-LiDAR data for pre-training, we also introduce a strategy for generating data on a large scale. This strategy utilizes monocular depth estimated from single RGB images and virtual cameras to generate pseudo point clouds for contrastive pre-training. Extensive experiments show that the cross-modality gait recognition is very challenging but still contains potential and feasibility with our proposed model and pre-training strategy. To the best of our knowledge, this is the first work to address cross-modality gait recognition.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は重要な生体認証技術である。 カメラによる歩行認識は、研究分野と産業分野の両方に広く応用されている。 LiDARに基づく歩行認識も、3D構造情報の提供により、近年進化し始めている。 しかし、特定のアプリケーションでは、LiDARがうまく機能する低照度環境や長距離認識シナリオなど、カメラは人を認識することができない。 一方、LiDARシステムのデプロイメントコストと複雑さは、より広範なアプリケーションを制限する。 したがって,カメラとLiDAR間のクロスモダリティ歩行認識を幅広い用途で検討することが不可欠である。 そこで本研究では,カメラとLiDAR,すなわちCL-Gait間の最初のモダリティ間歩行認識フレームワークを提案する。 両方のモダリティを組み込むために2ストリームネットワークを採用している。 これは、3Dデータと2Dデータとの固有なマッチングにより、重要なモダリティの相違を示すため、困難な認識課題となる。 両モードの特徴空間,すなわちカメラシルエットとLiDAR点の特徴空間を整列するために,モダリティの相違を緩和するための対照的な事前学習戦略を提案する。 プレトレーニングのためのペアカメラ-LiDARデータの欠如を補うため,大規模にデータを生成する戦略も導入する。 この戦略は、単一のRGB画像と仮想カメラから推定される単眼深度を利用して、対照的な事前学習のための擬似点雲を生成する。 広汎な実験により、モダリティの歩行認識は非常に困難であるが、提案したモデルと事前学習戦略への可能性と実現可能性を含んでいることが示された。 私たちの知る限りでは、これはモダリティ間の歩行認識に対処する最初の試みである。

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