Learning Effective Gait Features Using LSTM

本文針對(duì)使用GEI的方法，使用LSTM來(lái)進(jìn)行步態(tài)特征的提取，從而保留視頻序列的時(shí)序信息蚊逢。

首先使用一個(gè)CNN-based方法，將每一幀的圖像分割成一個(gè)個(gè)關(guān)節(jié)的heatmap箫章，然后將heatmap輸入到lstm當(dāng)中烙荷，使用frame-to-frame的encoder，將cnn生成的heatmap進(jìn)行重建檬寂，從而較好保留了視頻的時(shí)序信息终抽，lstm最后一層的隱藏層值作為最終提取出來(lái)的特征。

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