Fugu-MT 論文翻訳(概要): Language-Guided and Motion-Aware Gait Representation for Generalizable Recognition

論文の概要: Language-Guided and Motion-Aware Gait Representation for Generalizable Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11931v1
Date: Sat, 17 Jan 2026 06:33:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.383626
Title: Language-Guided and Motion-Aware Gait Representation for Generalizable Recognition
Title（参考訳）: 一般化可能な音声認識のための言語ガイドとモーションアウェア・ゲイト表現
Authors: Zhengxian Wu, Chuanrui Zhang, Shenao Jiang, Hangrui Xu, Zirui Liao, Luyuan Zhang, Huaqiu Li, Peng Jiao, Haoqian Wang,
Abstract要約: 本稿では,LMGait という名前の言語ガイドおよびモーション対応歩行認識フレームワークを提案する。特に,歩行系列における重要な動きの特徴を捉えるために,歩行関連言語キューを設計した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.772052273755808
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Gait recognition is emerging as a promising technology and an innovative field within computer vision. However, existing methods typically rely on complex architectures to directly extract features from images and apply pooling operations to obtain sequence-level representations. Such designs often lead to overfitting on static noise (e.g., clothing), while failing to effectively capture dynamic motion regions.To address the above challenges, we present a Language guided and Motion-aware gait recognition framework, named LMGait.In particular, we utilize designed gait-related language cues to capture key motion features in gait sequences.
Abstract（参考訳）: 歩行認識は、コンピュータビジョンにおける有望な技術と革新的な分野として現れつつある。しかし、既存の手法は通常、画像から特徴を直接抽出し、シーケンスレベルの表現を得るためにプール操作を適用するために複雑なアーキテクチャに依存している。このような設計は、しばしば静的ノイズ(例えば衣服)に過度に適合するが、動的運動領域を効果的に捉えることができず、上記の課題に対処するために、LMGaitという名前の言語ガイドおよび運動対応歩行認識フレームワーク(Language Guided and Motion-Aware Gait Recognition framework)を提案する。

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