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杂志ISSN号
基于轻量级卷积网络的步态识别研究
作者姓名:
赵鑫泽
代雪晶
作者单位:
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院
摘 要:
针对目前深度学习网络参数量大、成本较高等问题,提出了一种将轻量级卷积网络应用在步态识别中的研究,实现对行人步态的准确识别。该方法对数据集图像进行背景减除和归一化等预处理操作,根据每个人的步态特征提取出相应的步态能量图,使用Mobilenet网络模型进行特征学习并完成分类任务。实验结果表明,Mobilenet网络在减少模型参数量的同时,可以提高模型的识别精度,平均准确率和召回率可以达到90.7%、89.99%,能够有效地实现步态的识别及分类。
关 键 词:
深度学习
步态识别
卷积神经网络
步态能量图
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