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《新算法可通过步态精确识别身份》 杭州电子科技大学博士生郑锦凯通过可迁移邻域发现算法,提升了跨域场景下的步态识别精度。相关研究成果(预印本)在日前召开的IEEE International Symposium on Circuits and Systems 上公布。近年来,随着人工智能技术的发展,步态识别开始应用在公共场域身份识别中。步态识别,俗称“走姿”识身份,不同人的“走姿”是不一样的,走姿是人的“另一种身份”。另外,人在不同场域的步态也是不一样的,比如在超市里购物步伐偏慢,而在火车站赶车步伐急促,所以跨域步态识别为“走姿”识身份增加了难度。据了解,目前普遍使用的深度学习算法依赖数据标注,换言之,通过步态识别谁是谁,首先得在数据库里知道具体的步态是怎样的。这意味着,标注的准确性和数量直接影响着最终的识别精度。在实际应用中,人们往往受限于这种既昂贵又费时费力的数据标注上。如果数据库里没有具体人的标注数据,那怎么办?为此,郑锦凯提出可迁移邻域发现算法,首先找出高 | solidot.org/story?sid=68354

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