GaitSTR: 순차적 두 스트림 정제를 이용한 보행 인식

보행 인식은 사람의 보행 시퀀스를 기반으로 개인을 식별하는 것을 목표로 하며, 피실험자의 협력이 필요하지 않고 멀리서 관찰할 수 있어 유용한 생체 인식 모달리티로 작용합니다. 사람의 보행 시퀀스를 표현하는 데는 실루엣과 스켈레톤이 두 가지 주요 모달리티로 사용됩니다. 실루엣 시퀀스는 다른 신체 부위 간에 겹침이 발생할 때 세부 부위 정보가 부족하며, 소지품과 의복에 영향을 받습니다. 스켈레톤은 관절과 관절을 연결하는 뼈로 구성되어 있어 다양한 부위에 대한 더 정확한 부분 정보를 제공하지만, 가림 현상과 저품질 이미지에 민감하여 시퀀스 내 프레임별 결과에서 일관성이 결여될 수 있습니다. 본 논문에서는 실루엣과 함께 보행 인식을 위한 두 개의 스트림으로 스켈레톤을 표현하는 방법을 탐구합니다. 실루엣과 스켈레톤의 결합 데이터를 융합하여 그래프 컨볼루션에서 자기 교정(self-correction)을 통해 두 개의 스트림 스켈레톤, 관절, 뼈를 정제하고, 시간적 일관성(time consistency)을 갖춘 실루엣에서의 크로스-모달 교정(cross-modal correction)도 수행합니다. 우리는 정제된 스켈레톤을 사용함으로써 추가 주석 없이 공개 보행 인식 데이터셋에서 최신 기술(state-of-the-art methods)보다 더 우수한 성능 향상을 달성할 수 있음을 입증하였습니다.