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
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
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