野外步态识别新挑战：GREW基准与现状分析

野外步态识别：基准及其挑战 随着信息技术的发展，步态识别作为生物特征识别的一种重要手段，近年来引起了广泛关注。步态识别系统通过分析视频中人的行走模式，能够在非侵入性、长距离识别中展现出独特的优势，特别是在犯罪预防、法医鉴定和公共安全等领域具有广阔的应用前景。然而，当前的研究主要受限于实验室或受控环境下的数据集，这些数据集通常难以模拟真实世界的复杂性和多样性。 本文提出了一项关键突破——野外步态识别基准（GREW），这是一个全新的大规模数据集，由自然场景中的多个摄像头记录的数千小时视频组成，包含了超过26,000个身份和128,000个步态序列。GREW的特点在于其在开放系统中收集的数据，使得它能更好地代表无约束的步态识别环境。此外，为了增加实用性，该数据集还包括了超过233,000个带有分心物的序列，模拟现实生活中可能遇到的各种干扰因素。 相比于现有的预定义跨视角数据集，GREW在多样性、视图变化和自然挑战方面表现出显著优势。首先，它的多样性确保了算法在不同场景、光照条件和姿态变化下都能有效识别。其次，GREW的实用性使得研究者能够更准确地评估算法在实际应用中的性能。值得注意的是，GREW是目前首个大规模的野外步态识别数据集，这对于推动该领域的研究具有里程碑意义。 在使用GREW作为基准后，作者们进行了深入的实验研究，探讨了基于外观特征和基于模型的方法。实验结果揭示了以下几个关键发现：（1）GREW成为了训练和评估野外步态识别器不可或缺的工具，因为它反映了真实世界中的复杂性和挑战；（2）即便是最先进的步态识别技术，仍有很大的提升空间，这为未来的算法优化提供了广阔领域；（3）GREW不仅适用于野外步态识别，还能作为受控环境下步态识别的基准，为不同场景下的研究提供统一的标准。 野外步态识别基准GREW的出现，极大地推动了该领域的研究发展，鼓励了研究人员开发出更加鲁棒和适应性强的步态识别系统，以应对现实世界中的各种复杂情况。通过GREW，我们期待见证步态识别技术在未来的广泛应用和持续进步。基准站点www.grew-benchmark.org/为研究人员提供了宝贵的资源和测试平台。