Multimodel-Based Gait Recognition Method with Joint Motion Constraints
Notice bibliographique
Résumé
The intricate and restricted movements of joints form the core of pedestrian gait characteristics, with these traits externally reflected through the overall and synchronized gait movements.Thus, identifying features of such coordinated motions significantly boosts the discriminative effectiveness of gait analysis.Addressing this, we have introduced a novel gait feature mining approach that amalgamates multi-semantic information, effectively utilizing the combined strengths of silhouette and skeleton data through a meticulously designed dual-branch network.This network aims to isolate coordinated constraint features from these distinct modalities.To derive the coordinated constraint features from silhouette data, we crafted a silhouette posture graph, which employs 2D skeleton data to navigate through the silhouette's obscured portions, alongside a specialized local micro-motion constraint module.This module's integration of feature maps allows for the detailed extraction of features indicative of limb coordination.Concurrently, for the nuanced extraction of joint motion constraints, we developed a global motion graph convolution operator.This operator layers the motion constraint relations of physically separate joints onto the human skeleton graph's adjacency matrix, facilitating a comprehensive capture of both local and overarching limb motion constraints.Furthermore, a constraint attention module has been innovated to dynamically emphasize significant coordinated motions within the feature channels, thus enriching the representation of pivotal coordinated motions.This advanced network underwent thorough training and validation on the CASIA-B dataset.The ensuing experimental outcomes affirm the method's efficacy, demonstrating commendable recognition accuracy and remarkable stability across varying viewing angles and dynamic walking conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».