文献类型：期刊文章

作　　者：梅建华[1] 杨彦辰[1] 云利军[1,2] 秦玲[3]

MEI Jian-hua;YANG Yan-chen;YUN Li-jun;QIN Ling(School of Information,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China;Key Laboratory of Optoelectronic Information Technology,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China;Yunnan State Administration of State Secrets Protection,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]云南师范大学信息学院,云南昆明650500 [2]云南师范大学云南省光电信息技术重点实验室,云南昆明650500 [3]云南省国家保密局,云南昆明650500

出　　处：《云南师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：云南师范大学研究生科研创新基金资助项目(YJSJJ21-B77).

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：4

起止页码：36-40

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、普通刊

摘　　要：选取多个视角、不同行走状态,制定数据采集方案进行人体红外步态数据采集;设计数据处理框架对原始步态数据进行处理得到适用于深度学习训练的红外步态数据集;接着进行定量分析,得出处理所得步态数据集相比CASIADatasetC人体轮廓更加清晰与完整;使用AlexNet网络对CASIAData-setC与本文步态数据集进行对比实验,结果表明本文的步态数据集具有更好的识别效果.

关 键 词：多视角  步态识别 红外图像 数据处理

分 类 号：TP751]