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基于深度學習的多視角步態(tài)識別方法研究

發(fā)布時間:2025-02-11 18:38
  步態(tài)識別是生物特征識別研究方向的一個重要的分支,它是根據(jù)人走路姿勢中細微的差異來對個體進行身份識別,這在安防和門禁等領域都有廣泛的應用前景。相比于其它生物識別技術,步態(tài)識別具有遠距離、非受控和不容易偽裝等優(yōu)勢。然而,在真實的識別場景中,著裝、遮擋和攜帶物品等都會改變人的行走姿勢和形體特征,并且拍攝視角的改變也會使人體的整體輪廓發(fā)生變化,這些情況會對識別結果造成一定的影響。本文在改善協(xié)變量影響的同時,針對拍攝視角改變的問題,結合深度學習的方法來進行研究,主要工作如下:1.設計了一種聯(lián)合學習的網絡損失函數(shù)模型。識別任務大都是基于數(shù)據(jù)上的距離度量展開的,傳統(tǒng)的三元組損失函數(shù)只要求樣本對之間的類內距離小于類間距離,而沒有考慮類內和類間樣本之間相似或相異的程度,這很有可能會導致識別過程中的誤判從而影響最終的實驗結果。本文同時考慮了類內類間距離,使用增強約束的Triplet loss聯(lián)合Center loss進行學習,同時添加Softmax loss來加速網絡收斂。實驗結果表明,該方法可以得到更好的識別效果。2.本文以卷積神經網絡為基礎對步態(tài)識別進行了深入的研究。首先對CASIA-B數(shù)據(jù)集進行了周期...

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1人口密集場景示意圖

圖1.1人口密集場景示意圖

重慶郵電大學碩士學位論文第1章緒論1第1章緒論1.1研究背景及意義隨著中國綜合實力的不斷增強,人們對于社會安全和治安管理的重視程度也越來越高,其中視頻監(jiān)控占據(jù)主導地位,已被用于大街小巷的各個角落,甚至有些人口密集場所基本上做到了攝像頭全覆蓋。為了滿足人們的迫切需求,科技部在201....


圖2.5形態(tài)學

圖2.5形態(tài)學

重慶郵電大學碩士學位論文第2章步態(tài)圖像提取與處理方法14腐蝕運算的過程如圖2.4所示,除了要求目標對象認定時需要目標對象和結構元素全部重合,操作和腐蝕運算基本相同,從右側所得圖像可以看出,圖像邊緣區(qū)域被縮小了。(a)目標圖像A(b)結構元素B(c)腐蝕圖像圖2.4腐蝕運算2.1.....


圖2.5形態(tài)學

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重慶郵電大學碩士學位論文第2章步態(tài)圖像提取與處理方法14腐蝕運算的過程如圖2.4所示,除了要求目標對象認定時需要目標對象和結構元素全部重合,操作和腐蝕運算基本相同,從右側所得圖像可以看出,圖像邊緣區(qū)域被縮小了。(a)目標圖像A(b)結構元素B(c)腐蝕圖像圖2.4腐蝕運算2.1.....


圖2.5形態(tài)學處理后的步態(tài)圖像

圖2.5形態(tài)學處理后的步態(tài)圖像

重慶郵電大學碩士學位論文第2章步態(tài)圖像提取與處理方法14腐蝕運算的過程如圖2.4所示,除了要求目標對象認定時需要目標對象和結構元素全部重合,操作和腐蝕運算基本相同,從右側所得圖像可以看出,圖像邊緣區(qū)域被縮小了。(a)目標圖像A(b)結構元素B(c)腐蝕圖像圖2.4腐蝕運算2.1.....



本文編號:4033689

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