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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 463 - 469 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0066
이용수
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Most current gait recognition approaches based on convolution neural networks (CNNs) do not learn the discriminative features of separable inter-class differences resulting from cross-view data. To improve this discriminative ability, this paper proposes a network that reduces intra-class variation using a center loss function for view-invariant gait recognition. The proposed method achieved 92% accuracy using OU-MVLP, the largest existing gait recognition dataset. Furthermore, a network trained using the OU-MVLP achieved 95% accuracy with the OU-LP. These results demonstrate that the proposed method offers a good generalization performance.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안하는 방법
IV. 실험 결과 및 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
J. Han and B. Bhanu, “Performance Prediction for Individual Recognition by Gait,” Pattern Recognition Letters, vol. 26, no. 5, pp. 615-624, Apr. 2005.
Z. Wu, Y. Huang, L. Wang, X. Wang, and T. Tan, “A comprehensive study on cross-view gait based human identification with deep cnns,” IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence 2 (2017): 209-226.
K. Shiraga, Y. Makihara, D. Muramatsu, T. Echigo, and Y. Yagi, “Geinet: View-invariant gait recognition using a convolutional neural network,” Biometrics (ICB), 2016 International Conference on. IEEE, 2016.
C. Zhang, W. Liu, H. Ma, and H. Fu, “Siamese neural network based gait recognition for human identification,” Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016.
S. Tong, H. Ling, Y. Fu, and D. Wang, “Cross-View Gait Identification with Embedded Learning,” Proceedings of the on Thematic Workshops of ACM Multimedia 2017. ACM, 2017.
Z. Wu, Y. Huang, L. Wang, X. Wang, and T. Tan, “A comprehensive study on cross-view gait based human identification with deep cnns,” IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence 2 (2017): 209-226.
K. Shiraga, Y. Makihara, D. Muramatsu, T. Echigo, and Y. Yagi, “Geinet: View-invariant gait recognition using a convolutional neural network,” Biometrics (ICB), 2016 International Conference on. IEEE, 2016.
C. Zhang, W. Liu, H. Ma, and H. Fu, “Siamese neural network based gait recognition for human identification,” Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016.
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