检索结果-内蒙古大学图书馆

Cross-view gait identification based on convolution neural network with joint loss function

Journal of Institute of Control, robotics and Systems 2019年第5期25卷 463-469页

作者： Lee, Jangwoo Kim, Changhwan Park, Sung-Kee KIST campus Korea Republic of Center for Intelligent and Interactive Robotics and Convergence Research Center for Diagnosis Treatment and Care System of Dementia Korea Institute of Science and Technology Korea Republic of

Most current gait recognition approaches based on convolution neural networks (CNNs) do not learn the discriminative features of separable inter-class differences resulting from cross-view data. To improve this discriminative ability, this paper proposes a network that reduces intra-class variation using a center loss function for view-invariant gait recognition. The proposed method achieved 92% accuracy using OU-MVLP, the largest existing gait recognition dataset. Furthermore, a network trained using the OU-MVLP achieved 95% accuracy with the OU-LP. These results demonstrate that the proposed method offers a good generalization performance. © ICROS 2019.

关键词： Convolution

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