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作者：李哲;刘勇;刘中华;欧卫华;
单位：河南科技大学信息工程学院;浙江海洋大学信息工程学院;贵州师范大学大数据与计算机科学学院;
摘要：步态识别是一种通过个体独特的行走方式来识别个体的生物识别技术，适合无约束的环境，具有广泛的应用前景。虽然当前的方法侧重于利用基于身体部位的表示，但它们经常忽略局部运动模式之间的层次依赖性。提出了一种多级分层融合模型，用于从粗到细提取步态特征，同时所提框架整合了多级分层特征提取与不均匀分层特征提取2种策略，实现了对局部特征的细粒度提取，同时强调了局部特征间的相互关联。在广泛认可的数据集上，经过大量实验验证，所提出的方法被证实是有效的。该方法在提升模型精度的同时，也成功地保持了模型复杂性的合理平衡。
关键词：局部特征;;多级分层;;不均匀;;特征融合;;步态识别
基金资助：国家自然科学基金项目(U1504610,61962010,62262005)
