温智宇,张家波

步态作为人的生物特征表现唯一，可以被应用于远距离的身份识别。本文提出了一种基于状态注意力机制的双支路网络。首先，在双支路网络中引入增强网络特征提取能力的时空通道注意力模块和捕获不同运动关系的多尺度时间关系提取器。其次，利用一个分支网络提取步态的全局特征，另一个分支网络提取步态中不受服装影响的非形变协变量特征。然后，将状态注意力机制用于自适应地学习全局特征和非形变协变量特征的权重，赋加权重后的步态特征对服装变化的敏感度较小，被用于最后的步态识别任务。实验结果表明，在CASIA-B数据集上，人携带背包和穿着外套时的步态识别准确率分别达到了94.3%和89.4%。

步态识别；状态注意力机制；非形变协变量；时空通道；多时间尺度

[1] Shiraga K,Makihara Y,Muramatsu D,et al,"GEINet:View-invariant gait recognition using a convolutional neural network,"2016 International Conference on Biometrics(ICB),2016 [2] 张超越,张荣.结合轮廓与姿态的时空融合步态识别方法[J/OL].计算机工程与应用:1-9[2023-03-15] [3] 刘正道,努尔毕亚·亚地卡尔,木特力甫·马木提等.基于优化 GaitSet 模型的步态识别研究[J].东北师大学报(自然科学版),2022,54(04):77-86.

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