近日，暨南大學信息科學技術(shù)學院/網(wǎng)絡空間安全學院翁健教授課題組撰寫的論文Multi-gait Recognition Based on Attribute Discovery被國際頂級學術(shù)期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)錄用。翁健教授為論文的通訊作者，其指導的博士二年級學生陳欣為第一作者。

TPAMI是計算機視覺及模式識別領(lǐng)域最頂尖的期刊，2016-2017年的影響因子為8.329，在計算機科學人工智能領(lǐng)域的所有JCR國際期刊中排名第一。TPAMI對所刊登論文的原始創(chuàng)新性有很高的要求，對投稿論文的評審非?？量毯蛧栏瘛鴥?nèi)一流科研單位每年獨立在PAMI上發(fā)表的文章數(shù)量極為有限。

步態(tài)識別是指通過行人的走路方式進行身份的辨別，因其具有難以偽裝性和非接觸性，在銀行、機場、地鐵等公共場所的安全監(jiān)控中具有得天獨厚的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的步態(tài)識別方法均是基于單人行走假設(shè)，而行人具有交流的自然屬性，使得該假設(shè)在實際情況中難以控制。翁健教授團隊自主創(chuàng)建了國際上首個多步態(tài)數(shù)據(jù)庫，并在該數(shù)據(jù)庫上重點研究了多人共同行走對步態(tài)的影響。提出了基于隱條件任意域模型的屬性挖掘方法以尋找多步態(tài)不變屬性，并引入身份增強項進一步提升挖掘效果。在挖掘過程中發(fā)現(xiàn)，多人行走對步態(tài)的影響主要集中在膝關(guān)節(jié)，頭部和軀干部具有高度不變性。利用這些高度不變的屬性研發(fā)出的多步態(tài)識別方法的識別精度高達93.5%，這也是迄今為止國際上最好的多步態(tài)識別記錄。

該研究得到國家自然科學基金、廣東省應用型科技研發(fā)及重大科技成果轉(zhuǎn)化專項資金、廣州市重點實驗室經(jīng)費等的支持