RGait-NET: An Effective Network for Recovering Missing Information from Occluded Gait Cycles

这篇文章的重点在于一整个步态识别的过程中，有一些姿态可能会因为遮挡导致silhouette不完整甚至丢失，因此通过还原不完整silhouette的方法来提高步态识别的准确率。首先使用一个VGG-16网络，前12层固定不动，来检测每一帧中的silhouette是否完整，找出不完整的那些。然后采用CNN-based LSTM来将不完整的帧进行重构，使用一个七层卷积层、四层polling层的encoder来提高重构网络的鲁棒性。最后使用一个binary-cross entropy loss 和一个dice loss来对网络进行优化。

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