這篇文章的重點(diǎn)在于一整個(gè)步態(tài)識(shí)別的過程中扫俺,有一些姿態(tài)可能會(huì)因?yàn)檎趽鯇?dǎo)致silhouette不完整甚至丟失规个,因此通過還原不完整silhouette的方法來提高步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率。首先使用一個(gè)VGG-16網(wǎng)絡(luò)栓拜,前12層固定不動(dòng),來檢測(cè)每一幀中的silhouette是否完整惠昔,找出不完整的那些幕与。然后采用CNN-based LSTM來將不完整的幀進(jìn)行重構(gòu),使用一個(gè)七層卷積層镇防、四層polling層的encoder來提高重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性啦鸣。最后使用一個(gè)binary-cross entropy loss 和一個(gè)dice loss來對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。
RGait-NET: An Effective Network for Recovering Missing Information from Occluded Gait Cycles
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