基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法研究

基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法研究基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法研究

摘要：步態(tài)識別是一種非接觸式生物特征識別技術，被廣泛應用于行人識別、殘障人士輔助、健身監(jiān)測等領域。然而，傳統(tǒng)的步態(tài)識別算法在復雜環(huán)境下表現(xiàn)不佳，難以應對多種姿態(tài)干擾、多人干擾和魯棒性差等問題。本文提出了一種基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法，該算法結合了RGB和深度信息，通過多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取出魯棒性強、表達能力豐富的步態(tài)特征。同時，利用微運動特征對步態(tài)序列進行增強，增加序列的穩(wěn)定性和可區(qū)分性。在CASIA-B、OULP-C1和OU-ISIR的三個公共數(shù)據(jù)庫上進行實驗，結果表明本算法在準確率、魯棒性和處理時間等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的步態(tài)識別算法，對各種干擾因素表現(xiàn)出較強的抵抗能力。

關鍵詞：步態(tài)識別；特征增強GaitSet；微運動特征；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；多模態(tài)融合

1.引言

隨著生物識別技術的不斷發(fā)展，步態(tài)識別作為一種非接觸式生物特征識別技術，逐漸成為熱門研究方向。步態(tài)識別可以用于行人識別、殘障人士輔助、健身監(jiān)測等領域，具有廣泛的應用價值。然而，傳統(tǒng)的步態(tài)識別算法存在多種問題，如無法應對復雜環(huán)境下的多種干擾因素、魯棒性差等。因此，如何提高步態(tài)識別算法的準確率和魯棒性，是當前研究的熱點問題之一。

2.相關工作

目前，步態(tài)識別研究主要集中于兩個方向：特征提取和分類器設計。常見的特征提取方法包括傳統(tǒng)的PCA、LDA、HOG等算法，以及最近興起的深度學習方法。其中，深度學習方法在步態(tài)識別領域的應用已經(jīng)成為趨勢。另外，基于深度學習的方法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）具有較優(yōu)的特征提取能力和表達能力，并且具有較好的可遷移性和可解釋性。因此，近年來不斷有學者嘗試將CNN應用于步態(tài)識別領域，并取得了較好的效果。

3.提出方法

本文提出了一種基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法。具體來說，本算法使用RGB和深度信息，通過多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取出具有魯棒性和表達能力的步態(tài)特征。與傳統(tǒng)的GaitSet算法不同的是，本算法在網(wǎng)絡中增加了特征增強模塊，通過學習運動的微小變化，提高了特征的可區(qū)分性和穩(wěn)定性。同時，本算法采用了多模態(tài)融合的策略，充分利用不同模態(tài)之間的互補性和多樣性。

4.實驗結果

本算法在CASIA-B、OULP-C1和OU-ISIR三個公共數(shù)據(jù)庫上進行了實驗，結果表明本算法在準確率、魯棒性和處理時間等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的步態(tài)識別算法。同時，在多種干擾因素的情況下，本算法仍然表現(xiàn)出較好的抵抗能力。

5.結論

本文提出了一種基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法，充分利用深度學習方法和微運動特征在增強步態(tài)特征方面的優(yōu)勢，提高了步態(tài)識別算法的準確率和魯棒性。實驗結果表明本算法在各種干擾因素下均具有較好的抵抗能力，具有較好的實用性和推廣價值6.討論

本文提出的基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法在實驗中表現(xiàn)出較好的效果，但仍然存在一些問題和可優(yōu)化的方向。

首先，本算法處理深度圖像時使用了雙目攝像頭，需要較大的硬件支持。對于普通的移動設備和無法安裝雙目攝像頭的環(huán)境，本算法無法直接應用。因此，可以考慮在保持表現(xiàn)優(yōu)秀的前提下，通過簡化算法和減少硬件需求，提高算法的可用性和普適性。

其次，本算法采用了多模態(tài)融合的策略，使得算法能夠利用不同模態(tài)之間的互補性和多樣性，提高步態(tài)識別的準確率和魯棒性。但在某些極端情況下，不同模態(tài)之間的信息可能會產(chǎn)生沖突，導致算法表現(xiàn)不佳。因此，可以考慮進一步研究如何在多模態(tài)融合的基礎上，更好地利用不同模態(tài)之間的信息，在保持穩(wěn)定性的前提下，進一步提高算法的準確率和魯棒性。

最后，本算法在CASIA-B、OULP-C1和OU-ISIR三個公共數(shù)據(jù)庫上進行了實驗，但這些數(shù)據(jù)庫都是特定場景下的數(shù)據(jù)，不能完全代表實際情況。因此，可以考慮進一步收集更多的、更全面的數(shù)據(jù)，進一步驗證本算法的效果和應用價值。

7.結語

本文提出了一種基于特征增強GaitSet和微運動特征的步態(tài)識別算法，通過深度學習方法和微運動特征的優(yōu)勢，充分利用步態(tài)特征的信息，提高步態(tài)識別算法的準確率和魯棒性，具有一定的實用性和推廣價值。然而，本算法仍然存在一些問題和可優(yōu)化的方向，需要進一步研究和探索在未來的研究中，可以進一步優(yōu)化算法的訓練策略，例如引入更多的數(shù)據(jù)增強技術，以提高算法的魯棒性和泛化能力。另外，可以探索如何在移動設備上實現(xiàn)步態(tài)識別算法，使其更方便實用和推廣。此外，可以考慮將步態(tài)識別算法與其他生物識別技術相結合，進一步提高識別精度和安全性，例如指紋識別、面部識別等?？傊?，未來的研究可以從多個方面對步態(tài)識別算法進行探索和改進，以實現(xiàn)更廣泛的應用場景和更高的識別精度此外，還可以針對不同的步態(tài)特征進行深入研究，以提高算法的準確性和可靠性。例如，對于步頻的識別，可以考慮引入時域和頻域特征，并結合多模態(tài)融合技術實現(xiàn)更精確的識別。對于步幅的識別，可以探索基于圖像分析和深度學習的新型識別算法，以提高識別精度和實時性。

此外，可以進一步研究步態(tài)識別算法對姿態(tài)和氣氛的識別能力，以擴展其應用場景。例如，對于醫(yī)療健康領域，可以將步態(tài)識別算法與姿態(tài)識別技術相結合，實現(xiàn)對老年人和殘障人士的輔助識別和健康監(jiān)測。對于安全領域，可以將步態(tài)識別算法應用于監(jiān)控系統(tǒng)中，以實現(xiàn)對可疑人員的識別和跟蹤。

最后，隨著移動設備和智能穿戴設備的普及，步態(tài)識別算法將得到更廣泛的應用。因此，未來的研究還應該探索如何將步態(tài)識別算法應用于這些設備中，并結合云計算和大數(shù)據(jù)技術，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析，以進一步提高算法的準確性和實用性綜上所述，步態(tài)識別算法作為一種