单视角步态识别系统:视频监控中的人体身份与属性分析
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更新于2024-08-13
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"视频监控场景下基于单视角步态的人体身份及属性识别系统"
步态识别技术作为一种非接触式、难以伪装的生物特征识别手段,近年来在安全监控、智能安防等领域展现出巨大的潜力。该技术主要依赖于人的行走姿态,即使在远距离或视线不佳的情况下,也能有效地对个体进行识别。在本文中,研究者提出了一种专用于视频监控场景的单视角步态识别系统,该系统不仅能够识别人的身份,还能分析并预测个体的性别和年龄等属性。
系统设计的关键在于图像处理和深度学习算法的应用。首先,通过图像处理技术,系统能从复杂的监控视频流中实时地检测和提取人体的步态信息。这一过程通常包括背景 subtraction、人体检测、骨架提取等步骤,以去除环境干扰,准确捕获行走者的运动特征。然后,这些步态特征被输入到深度学习模型中,如卷积神经网络(CNN)或长短时记忆网络(LSTM),这些模型经过大量训练数据的迭代优化,能学习到步态特征与身份、性别和年龄之间的复杂关系。
实验结果显示,该系统的性能表现优秀。在身份识别任务上,准确率达到了98.1%,这意味着在大多数情况下,系统能准确无误地识别出行走者的身份。在性别预测上,系统达到了97.1%的准确率,这表明对于行走者的性别判断,系统表现出高可靠性。此外,在年龄预测方面,平均绝对误差仅为6.21岁,显示了较好的年龄估计能力。这些指标均优于传统的识别算法,证明了深度学习模型在步态识别领域的优越性。
该系统的另一大优势是其开发成本低,同时支持实时检测,这对于中小规模的步态研究和实际监控应用场景尤为关键。实时检测能力意味着系统能在事件发生时迅速响应,提高安全防范的时效性。此外,由于只需要单个视角,系统安装和维护的成本也相对较低,适合在各种监控环境中部署。
这项工作为视频监控下的步态识别提供了新的解决方案,不仅提高了识别的准确性,还拓宽了识别范围,涵盖了个体的多维度属性。未来的研究可能进一步探索多视角融合、增强现实集成以及在更大规模数据集上的性能优化,以实现更加智能、全面的监控识别系统。
2019-08-17 上传
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