基于深度学习的多视角步态识别算法设计与研究

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1、分类号TP37学校代码10590UDC004密级公开深圳大学硕士学位论文基于深度学习的多视角步态识别算法设计与研究学位申请人姓名汪青专业名称模式识别与智能系统学院（系、所）计算机与软件学院指导教师姓名于仕琪副教授深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文基于深度学习的多视角步态识别算法与研究是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日基于深

2、度学习的多视角步态识别算法设计与研究摘要监控场景以及视频内的行人检索和识别渐渐体现出越来越重要的作用，由于摄像头与行人之间的距离较远，常用的人脸识别、虹膜识别等生物特征识别方法都无法应用到实际场景中，而步态这个生物特征由于具有不易隐藏性、不易伪装性、可远距离获取等特性，使它能够很有效的应用于监控以及视频内的行人检索和识别，也已经有大量的研究证明步态能够作为一种特征用于区分个体。但在监控场景或者视频内，行人的行走路径具有不确定性，从而造成行人与摄像头之间会呈现不确定的角度，较大的影响检索和识别的准确率。在总结和分析前人研究的基础上，本文将提出一个基于自动编码器（Auto-encoder）

3、的步态识别的框架可以在事先不知道行人与摄像头之间的角度的情况下，统一转换到利于检索和识别的角度，较大的提升多角度情况下步态识别的准确率。该框架以常用的步态识别的特征步态能量图作为输入，从中提取出更优秀的特征表达行人的步态。同时，该框架也可以在事先并不知道行人是正常行走或者是着装变化行走或者是携带物品行走的情况下，在一定程度上提升着装变化和携带物品的识别准确率。本文将在中科院自动化研究所采集的步态数据库数据集B，即CASIAGaitDatabaseB这个公开的数据库上进行测试。实验结果表明该框架能够有效的解决多视角、携带物品以及着装变化这三个步态识别里面较常见的挑战，取得了不错的效果。关

4、键词：生物特征识别；步态识别；多视角；着装变化；携带物品IAstudyanddesignofmulti-viewgaitrecognitionalgorithmbasedondeeplearningAbstractPedestrianrecognitionandretrievalundersurveillanceorvideoismoreandmoreimportant.Duetothelongdistancebetweencameraandpedestrian,normalbiometricrecognitionmethodssuchasfacerecognition,irisrec

5、ognitionetc.arenotpractical.Butgait,alsoasabiometricrecognitionmethod,whichisnoteasilyhidden,difficulttocamouflageandcouldgetinalongdistance,couldbeveryeffectivelyusedinpedestrianrecognitionandretrievalwithinsurveillanceandvideo.Alargenumberofstudieshavealreadyshownthatgaitcanbeusedasadistinguis

6、hingfeatureforrecognition.Butinthesceneofvideoorsurveillance,pedestrianwouldwalkuncertainly,resultinginuncertaintyofanglebetweenthepedestrianandthecamera,impactingtheaccuracyofpedestrianrecognitionandretrieval.Onthebasisofsummarizingandanalyzingpreviousstudies,thispaperproposesaframeworkbasedona

7、uto-encoderforgaitrecognition.Basedonthisframework,wecouldtransformtheanglebetweenthepedestrianandthecameratoaunifiedviewinfavorofretrievingandidentifyingwithoutknowingtheexactangleinadvance,sowecouldgreatlyimprovegaitrecogn