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“走姿”識身份_浙江高校學生新研究成果有望助力

放大字體  縮小字體 發布日期:2021-11-29 02:26:16    作者:馮嘉玲    瀏覽次數:6
導讀

杭州電子科技大學博士生鄭錦凱。 孫垚棋 攝杭州電子科技大學博士生鄭錦凱。 孫垚棋 攝杭州7月20日電(童笑雨 程振偉 孫垚棋)7月20日,感謝從杭州電子科技大學獲悉,該校博士生鄭錦凱得研究成果——用步態算法優

杭州電子科技大學博士生鄭錦凱。 孫垚棋 攝

杭州電子科技大學博士生鄭錦凱。 孫垚棋 攝

杭州7月20日電(童笑雨 程振偉 孫垚棋)7月20日,感謝從杭州電子科技大學獲悉,該校博士生鄭錦凱得研究成果——用步態算法優化身份識別,于日前在ISCAS這一國際學術會議上發表。據悉,該成果有望在刑偵破案、尋找丟失兒童等領域一顯身手。

近年來,人臉識別已成為當下蕞流行得實名認證方案,而隨著人工智能技術得發展,步態識別開始應用在公共場所身份識別中。

步態識別,即通過“走姿”識別身份。一般來說,不同人得“走姿”是不一樣得。

當前,步態識別普遍使用得是深度學習算法,需要在數據庫里輸入相關人員得步態數據和對應身份信息。但實際場景中步態數據收集容易,身份信息收集難,該怎么辦?

為此,杭州電子科技大學(下稱“杭電”)博士生鄭錦凱通過可遷移鄰域發現算法,在多個場景中擴充數據庫,錄入不同人得“走姿”,并進行自我學習,逐漸識別“哪些步態是誰得”,從而鎖定目標人物。

為了解釋可遷移鄰域發現算法,鄭錦凱舉了個例子:讓孩子認識華夏得動物種類,需要給他一些動物支持以及相對應得動物名稱。在這之后,倘若想讓他嘗試對一些國外動物進行分類,他會把之前見過得動物篩選出來進行分門別類,再在剩下得動物中,根據相同屬性分類,猜測它們是否屬于一個新物種。接著,他繼續在支持中尋找和新物種相似得動物,一直重復上述步驟,直到所有支持都被找完。

鄭錦凱表示,運用可遷移鄰域發現算法,能在新場景下實現步態識別模型得快速部署。經過反復試驗,該算法在步態識別精度上大大超過以往使用得聚類賦偽標簽識別方法。

該成果于日前在ISCAS這一國際學術會議上發表,并榮獲2021年度IEEE MSA-TC可靠些論文提名獎。

據悉,鄭錦凱來自杭電自動化學院智能信息處理實驗室,該實驗室由杭電教授顏成鋼領銜,與美國北卡羅來納大學教堂山分校、華夏科學院、清華大學、京東AI研究院等國內外多家科研院所有長期密切得合作,近年來培養出多名優秀學生,多人多次在國際重要學術會議上獲得可靠些論文獎。(完)

華夏新聞網

 
(文/馮嘉玲)
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