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基于CNN和DLTL的步态虚拟样本生成方法

Gait virtual sample generation method based on CNN and DLTL
支双双1
赵庆会2
金大海1
唐琎2
1. 西安工程大学 工程训练中心, 西安 710048
2. 中南大学 信息科学与工程学院, 长沙 410083

摘要

针对步态识别在反恐、安防领域亟待解决的小样本问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(convolutional and neural network,CNN)和DLTL(dual learning and transfer learning)的步态虚拟样本生成方法。首先用基于VGG19的深度卷积神经网络模型低层响应提取步态风格特征图,然后利用基于对抗网络的对偶学习(dual learning,DL)对风格特征图进行风格训练,得到风格特征模型;其次利用VGG19模型的高层响应提取步态内容特征图,然后让步态内容特征图对风格特征模型中的风格特征进行学习;最后使用迁移学习(transfer learning,TL)获得步态虚拟偏移样本。实验结果表明,经过DLTL风格学习生成的步态虚拟样本虽然整体风格发生改变,但人体步态特征没有改变,可有效扩充小样本容量;当虚拟样本增加到一定数量时,步态识别率有所提升。该方法与现有步态虚拟样本生成方法进行对比实验,结果表明该算法优于现有方法,能够大量生成虚拟样本且稳定提高步态识别的识别率。

基金项目

国家自然科学基金重大研究计划集成项目(91220301)
国家自然科学基金资助项目(61502537)
湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ2150)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0504
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 291-295
文章编号: 1001-3695(2020)01-062-0291-05

发布历史

[2020-01-05] 印刷出版

引用本文

支双双, 赵庆会, 金大海, 等. 基于CNN和DLTL的步态虚拟样本生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 291-295. (Zhi Shuangshuang, Zhao Qinghui, Jin Dahai, et al. Gait virtual sample generation method based on CNN and DLTL [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 291-295. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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