【摘 要】
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针对现有行人步态数据集样本较少、多特征融合复杂且识别精准度不高的问题，提出了一种基于残差网络和注意力机制的步态识别算法。首先对每种特征制作标签，然后将表示不同特征的标签做拼接，达到识别多特征的目的。通过迁移ResNet18的预训练模型，并在ResNet18网络第一个和最后一个卷积层后面加入注意力机制，能够加速网络的收敛，提升模型的精准率。在CASIA-B数据集上进行多次实验，结果表明所提出方法能准
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61501275）； 中央引导地方科技发展专项项目（SBZY2021E076）； 黑龙江省自然科学基金项目（联合引导项目）（LH2022F053）； 黑龙江省博士后科研启动金项目（LBH-Q21195）； QUG20190
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针对现有行人步态数据集样本较少、多特征融合复杂且识别精准度不高的问题，提出了一种基于残差网络和注意力机制的步态识别算法。首先对每种特征制作标签，然后将表示不同特征的标签做拼接，达到识别多特征的目的。通过迁移ResNet18的预训练模型，并在ResNet18网络第一个和最后一个卷积层后面加入注意力机制，能够加速网络的收敛，提升模型的精准率。在CASIA-B数据集上进行多次实验，结果表明所提出方法能准确识别行人、状态和不同角度三种步态特征，识别的精准率为97.6%。
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