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你的“步態(tài)”決定你的身份!這一算法有望在尋找丟失兒童領(lǐng)域上大顯身手
2021年07月22日 13:30:58來源:前瞻網(wǎng)-百家號點擊量:37307
導(dǎo)讀世界沒有那么壞,但也沒有那么好。人口拐賣時刻發(fā)生在我們的身邊。
  【安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】世界沒有那么壞,但也沒有那么好。人口拐賣時刻發(fā)生在我們的身邊。無論是兒童拐賣還是婦女拐賣,背后都是一個又一個支離破碎的家庭。
 
  郭剛堂用了24年找回了自己的孩子,DNA數(shù)據(jù)庫比對功不可沒。但需要知道,DNA數(shù)據(jù)庫比對只是最后驗證,前期必須有無數(shù)公安人員進行大量的摸排調(diào)查,才有之后比對的可能。
 
  步態(tài)識別作為一種新興的生物特征識別技術(shù),有望在尋找丟失兒童、刑偵破案等領(lǐng)域大顯身手。
 
  不同的人有不同的腿骨長度、肌肉強度、重心高度以及運動神經(jīng)靈敏度,這就決定了步態(tài)的唯一性和穩(wěn)定性,短時間內(nèi)很難被他人模仿。
 
  然而,目前普遍使用的深度學習算法,非常依賴數(shù)據(jù)標注,比方要通過步態(tài)識別某個人,首先得通過數(shù)據(jù)庫里獲悉其步態(tài)信息,意味著標注的準確性和數(shù)量直接影響著最終的識別精度。
 
  在實際應(yīng)用中,人們往往受限于這種既昂貴又費時費力的數(shù)據(jù)標注上,如果數(shù)據(jù)庫里沒有識別對象的標注數(shù)據(jù),更是無所適從。
 
  為此,杭州電子科技大學自動化學院博士鄭錦凱提出了可遷移鄰域發(fā)現(xiàn)算法。
 
  即首先找出高置信度樣本,并通過最近鄰算法找出這些樣本的領(lǐng)域樣本,之后通過損失函數(shù)拉近高置信度樣本與其領(lǐng)域樣本在特征空間中的距離,并采用從易到難,循序漸進的方式更新深度學習模型,通過由近到遠、由易到難、由已知到未知,逐漸識別“哪些步態(tài)是誰的”,從而鎖定目標人物。
 
  這一算法可在跨域場景下的步態(tài)識別精度上,大大超過目前普遍使用的聚類賦偽標簽識別方法,提高身份識別效率。
關(guān)鍵詞 步態(tài)算法尋找丟失兒童
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