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【24h】

Gait recognition with Transient Binary Patterns

机译：瞬态二进制模式的步态识别

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In this work, we present a combination of spatiotemporal approach and texture descriptors to extract the temporal patterns in gait cycles. Unlike most conventional methods that focus on spatial information while limiting temporal information captured, spatiotemporal methods preserve both spatial and temporal information. Inspired by the success of texture descriptors in face recognition, the proposed method likewise constructs texture descriptors of gait motion over time. For each gait cycle, the pixel-wise binary patterns along the temporal axis, referred to as the Transient Binary Patterns (TBP), is analyzed. These pixel-wise TBPs are then grouped into regional blocks from which we construct regional TBP histograms. These regional TBP histograms collectively form the global TBP histogram that represents both the distribution of temporal patterns and spatial location. Experimental results clearly show the superiority of the proposed approach over other considered methods. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在这项工作中，我们提出了时空方法和纹理描述符的组合，以提取步态周期中的时间模式。与大多数关注空间信息同时限制捕获的时间信息的常规方法不同，时空方法既保留空间信息又保留时间信息。受纹理描述符在面部识别中成功的启发，该方法同样构造了步态随时间变化的纹理描述符。对于每个步态周期，都分析了沿时间轴的像素级二进制模式，称为瞬态二进制模式（TBP）。然后将这些逐像素的TBP分组为区域块，从中我们构建区域TBP直方图。这些区域TBP直方图共同形成代表时间模式分布和空间位置的全局TBP直方图。实验结果清楚地表明了所提出的方法优于其他考虑的方法。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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