三维步态识别研究进展

作     者：沈澍 张文昊 丁浩 张浩 沙超 王森 陈书军 Shen Shu;Zhang Wenhao;Ding Hao;Zhang Hao;Sha Chao;Wang Sen;Chen Shujun

作者机构：南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏警官学院刑事科学技术系南京210031 南京工业大学机械与动力工程学院南京211800 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2024年第29卷第7期

页      面：1921-1933页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(52275535,62272244) 江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA520010) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_0266,SJCX23_0273,KYCX22_0973) 痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室开放课题项目(HJKF201915) 刑事检验四川省高校重点实验室开放课题项目(2023YB01) 南京邮电大学研究生教改课题项目(JGKT23_XJ07) 

主　　题：计算机视觉 生物特征识别 步态识别 三维人体 身份识别 三维建模 

摘      要：步态识别在身份识别领域具有重要的研究意义。随着技术的发展,步态识别的研究热点正从二维(2D)转向三维(3D)。与图像固有的2D信息相比,用视觉技术还原的3D信息能更有效地预测人员的身份。在2D视觉领域中,由于受到物体遮挡、视角变化等因素的影响,传统的步态识别方法在实际应用中难以取得理想的识别性能。基于人体3D重建和人体3D姿态估计等3D人体技术,近年来的研究在3D步态识别领域取得了一系列进展。本文介绍了3D步态识别方法,探讨了基于3D步态的身份识别领域的研究现状、优势与不足;总结了主要的3D步态数据集;讨论了3D识别方法与2D识别方法的对比;提出了3D身份识别领域未来潜在的研究方向,包括3D数据集的采集和整理、2D和3D数据的多模态融合等。