論文の概要: Gait Recognition via Deep Residual Networks and Multi-Branch Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27353v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 03:09:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.893165
• Title: Gait Recognition via Deep Residual Networks and Multi-Branch Feature Fusion
• Title（参考訳）: 深部残差ネットワークとマルチブランチ特徴融合による歩行認識
• Abstract要約: 本稿では,歩行動態を身体形状特性で深く抽出し,融合する高精度歩行認識フレームワークを提案する。 50層のResidual Networkは、階層的にリッチで差別的な表現をキャプチャするために、深い特徴抽出モジュール内で利用される。 クロスビュー多条件CASIA-Bベンチマーク実験により,通常の歩行下でのランク1の精度が94.52%であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.585970057888865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Gait recognition has emerged as a compelling biometric modality for surveillance and security applications, offering inherent advantages such as non-intrusiveness, resistance to disguise, and long-range identification capability. However, prevailing approaches struggle to comprehensively capture and exploit the rich biometric cues embedded in human locomotion, particularly under covariate interference including viewpoint variation, clothing change, and carrying conditions. In this paper, we present a high-precision gait recognition framework that deeply extracts and synergistically fuses gait dynamics with body shape characteristics through a multi-branch architecture grounded in deep residual learning. Specifically, we first employ the High-Resolution Network (HRNet) to perform robust skeletal keypoint estimation, preserving fine-grained spatial information even under low-resolution inputs. We then construct three complementary feature branches -- body proportion, gait velocity, and skeletal motion -- from the extracted pose sequences. A 50-layer Residual Network (ResNet-50) backbone is leveraged within a deep feature extraction module to capture hierarchically rich and discriminative representations. To effectively integrate heterogeneous feature streams, we design a Multi-Branch Feature Fusion (MFF) module inspired by channel-wise attention mechanisms, which dynamically allocates contribution weights across branches through learned activation parameters. Extensive experiments on the cross-view multi-condition CASIA-B benchmark demonstrate that our method achieves a Rank-1 accuracy of 94.52\% under normal walking, with the best recognition performance among skeleton-based methods for the coat-wearing condition.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、非侵入性、偽装に対する抵抗、長距離識別能力などの固有の利点を提供する、監視およびセキュリティアプリケーションにとって魅力的な生体認証モダリティとして現れてきた。 しかしながら、一般的なアプローチは、特に視点の変化、衣服の変化、輸送条件を含む共変量干渉の下で、人間の移動に埋め込まれたリッチな生体計測的手がかりを包括的に捉え、活用することに苦慮している。 本稿では,深い残差学習を基礎としたマルチブランチアーキテクチャを用いて,歩行動態と体型特性を深く抽出し,相乗的に融合する高精度歩行認識フレームワークを提案する。 具体的には,まず高分解能ネットワーク(HRNet)を用いて,低分解能入力下においてもきめ細かな空間情報を保存し,ロバストな骨格キーポイント推定を行う。 次に、抽出されたポーズシーケンスから、体比、歩行速度、骨格運動の3つの相補的特徴枝を構築する。 50層のResidual Network (ResNet-50) バックボーンは、階層的にリッチで差別的な表現をキャプチャするために、深い特徴抽出モジュール内で利用される。 ヘテロジニアスな特徴ストリームを効果的に統合するために、チャネルワイドアテンション機構にインスパイアされたマルチブランチ・フィーチャー・フュージョン(MFF)モジュールを設計し、学習されたアクティベーションパラメータを通して、ブランチ間のコントリビューション重みを動的に割り当てる。 クロスビュー多条件CASIA-Bベンチマークにおいて,本手法が正常歩行時のランク1精度94.52\%を達成することを示す。

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