Gait Recognition Based on GF-CNN and Metric Learning

Junqin Wen

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자료유형: 학술저널

저자정보: Junqin Wen (Zhejiang Technical Institute of Economics)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제5호

발행연도: 2020.1

수록면: 1,105 - 1,112 (8page)

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Gait recognition, as a promising biometric, can be used in video-based surveillance and other security systems. However, due to the complexity of leg movement and the difference of external sampling conditions, gaitrecognition still faces many problems to be addressed. In this paper, an improved convolutional neural network(CNN) based on Gabor filter is therefore proposed to achieve gait recognition. Firstly, a gait feature extractionlayer based on Gabor filter is inserted into the traditional CNNs, which is used to extract gait features from gaitsilhouette images. Then, in the process of gait classification, using the output of CNN as input, we utilize metriclearning techniques to calculate distance between two gaits and achieve gait classification by k-nearestneighbors classifiers. Finally, several experiments are conducted on two open-accessed gait datasets anddemonstrate that our method reaches state-of-the-art performances in terms of correct recognition rate on theOULP and CASIA-B datasets.

#Convolutional Neural Network #Gait Recognition #Metric Learning #k-Nearest Neighbors

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

J. P. Singh / 2018 / Vision-based gait recognition : a survey / IEEE Access 6:70497~70527

Y. He / 2018 / Deep learning for gait recognition : a survey / Pattern Recognition and Artificial Intelligence 31(5):442~451

X. Wang / 2019 / Human gait recognition based on frame-by-frame gait energy images and convolutional long short-term memory / International Journal of Neural Systems 30(1):1950027

Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521(5):436~445

Z. Wu / 2017 / A comprehensive study on cross-view gait based human identification with deep CNNs / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(2):209~226

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Junqin Wen

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