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Multi-view gait recognition based on tensor analysis

机译:基于张量分析的多视角步态识别

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摘要

In this paper, we have proposed a tensor analysis method for multi-view gait recognition. Gait Energy Image (GEI) is used for gait feature and then 4-order tensor is composed. Using a generalized singular value decomposition method-HOSVD, this tensor is decomposed to person subspace, series subspace, view subspace and feature subspace. In person subspace we finish the multi-view gait recognition. Lastly, we perform recognition by using a simple nearest neighbor rule. Experimental results on the widely used CASIA-B gait database demonstrate the effectiveness of the proposed method.
机译:在本文中,我们提出了一种用于多视角步态识别的张量分析方法。步态能量图像(GEI)用于步态特征,然后组成4阶张量。使用广义奇异值分解方法-HOSVD,将该张量分解为人员子空间,系列子空间,视图子空间和特征子空间。在人子空间中,我们完成多视图步态识别。最后,我们通过使用简单的最近邻规则执行识别。在广泛使用的CASIA-B步态数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。

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