步态识别数据库

介绍

步态识别是一种远距离的身份识别生物特征。对于学术圈而言，这个生物特征技术受到了包括计算机视觉、模式识别、机器学习、生物医学、刑侦以及机器人等领域的研究人员的关注。对于工业界而言，这个生物特征在智能视频监控、疾病诊断、刑事侦查等领域也具有重要的应用潜力。为了推动步态识别生物特征技术研究的发展，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的智能识别与数字安全研究组, 于2001年11月开始建设步态识别数据。现有数据库包括四个部分：A部分为标准步态数据库，B为多视角步态识别数据库，C为红外步态识别数据库，D为步态和足底压力图像数据库。

文献引用

如果你使用步态数据库B，请参考并引用如下文献:

  1. S. Zheng, J. Zhang, K. Huang, R. He, and T. Tan, “Robust View Transformation Model for Gait Recognition,” in International Conference on Image Processing(ICIP), Brussels, Belgium, 2011.[pdf][fullMatGEIfeature][Matlab源代码code][Matlab源代码解压缩密码pw4code](new!)
  2. Ran He, Tieniu Tan, and Liang Wang. Robust Recovery of Corrupted Low-rank Matrix by Implicit Regularizers. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013. (new)
  3. Shiqi Yu, Tieniu Tan, Kaiqi Huang, Kui Jia, Xinyu Wu: A Study on Gait-Based Gender Classification. IEEE Transactions on Image Processing 18(8): 1905-1910, 2009.
  4. Shiqi Yu, Daoliang Tan, and Tieniu Tan. A Framework for Evaluating the Effect of View Angle, Clothing and Carrying Condition on Gait Recognition. In Proc. of the 18′th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Hong Kong, China. August 2006.

从这些链接可以获得更多关于这个数据库的进展。

this link for a list publications that have cited the ICIP paper, this link for a list publications that have cited the ICPR paper and this link for papers that mention this dataset.

如果你使用步态数据库D，请参考并引用如下文献:

  1. S. Zheng, K. Huang, T. Tan and Dacheng Tao, “ A Cascade Fusion Scheme for Gait and Cumulative Foot Pressure Image Recognition“, Volume 45 Issue 10, pp 3603-3610, Pattern Recognition, 2012.[footprint&gaitDataset]
  2. S. Zheng, K. Huang, and T. Tan., “Evaluation framework on translation-invariant representation for cumulative foot pressure image,” in International Conference on Image Processing(ICIP), Brussels, Belgium, 2011.[pdf] [footprintdataset][footprintandgaitdataset]
  3. 从这些链接可以获得更多关于这个数据库的进展 this link for papers that mention this dataset.

如果你使用步态数据库A，请参考并引用如下文献:

  1. Liang Wang, Tieniu Tan, Huazhong Ning, Weiming Hu, Silhoutte analysis based gait recognition for human identification, IEEE trans Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI), Vol. 25, No. 12, pp. 1505-1518, 2003.

从这些链接可以获得更多关于这个数据库的进展。 this link for a list publications that have cited the above paper and this link for papers that mention this dataset.

如果你使用步态数据库C，请参考并引用如下文献:

  1. Daoliang Tan, Kaiqi Huang, Shiqi Yu, and Tieniu Tan. Efficient Night Gait Recognition Based on Template Matching. In Proc. of the 18′th International Conference on Pattern Recognition (ICPR06). Hong Kong, China. August 2006.

从这些链接可以获得更多关于这个数据库的进展 this link for a list publications that have cited the above paper and this link for papers that mention this dataset.

数据库描述

数据库 A 包括了 20 个人的数据库. 每个人有 12个图像序列, 其中4 个不同方向的序列, 数据库有 2.2GB 包含了 19139 张图像。
数据库A的格式为 ‘xxx-mm_n-ttt.png’,

  • xxx: subject id,
  • mm: direction,
  • n: sequence number,
  • ttt: frame number in a sequence
多视角步态识别数据库 B 于 2005年1月收集. 包含了 124 个人,来自11 视角. 3中表观变化（背包，穿大衣和普通行走）
数据格式’xxx-mm-nn-ttt.avi’,

  • xxx: subject id, from 001 to 124.
  • mm: walking status, can be ‘nm’ (normal), ‘cl’ (in a coat) or ‘bg’ (with a bag).
  • nn: sequence number.
  • ttt: view angle, can be ’000′, ’018′, …, ’180′.
远距离红外数据库 C 采集于 2005年. 包含了 153 个人 以及四种行走状态: 快走，慢走，普通行走, 和背包行走. 数据库采集于晚上.
数据库格式’01xxxmmnn.avi’,

  • xxx: subject id, from 001 to 153.
  • mm: walking status, can be ‘fn’ (normal), ‘fq’ (fast walk), ‘fs’ (slow walk) or ‘fb’ (with a bag).
  • nn: sequence number.

数据库 D 通过摄像机和Rscan Footscan设备于 2009年采集. 包含了 88 个人的数据.足底压力图的Matlab格式数据库可以通过这个链接下载 link & Footprint&Gaitlink.

下载& 如何使用

下载
如果你只使用motion silhouettes（运动轮廓图）可以考虑下载:

  1. Dataset A (16M)
  2. Dataset B (628M)
  3. Dataset C (66M)
  4. Dataset D (300M)

如果你对于多视角数据库B中的步态能量图(Gait Energy Image GEI)特征感兴趣 考虑这个链接 dataset. 并且请参考并引用这个文献：

@inproceedings{szheng_gait_ICIP2011,
author = {Shuai Zheng and Junge Zhang and Kaiqi Huang and Ran He and Tieniu Tan},
title = {Robust View Transformation Model for Gait Recognition},
booktitle = {International Conference on Image Processing(ICIP)},
address = {Brussels, Belgium},
year = {2011}
}

由于完整数据太大(A, B, C)(video files and silhouettes files)，请按照如下步骤获取:

  1. 下载 database release agreement.
  2. 签署并扫描成电子版本.
  3. 然后通过如下方式及寄给我们你的申请表格：
    • fax 至 +86-10-62551993.
    • 扫描 发邮件给梁鸿宇 Hongyu Liang ： (casia_gait {at} nlpr.ia.ac.cn)
    • 通过邮政系统发信给 “Hongyu Liang, Room 1212, National Laboratory of Pattern Recognition, CASIA, P. O. Box 2728, Beijing, 100080, China”
  4. 免费获取数据库的方式
    • 方式 1: Download it from our FTP.
    • 方式 2: 通过UPS \ FedEx \顺丰等快递公司 获取CASIA 步态识别数据 DVDs. 我们的地址是: Hongyu Liang, Room 1212, Zhongguancun East Road 95#, Haidian District, Beijing, 100080, China. (Tel: +86-10-62653768)
  • 完整数据超过 10GB
  • DVDs 是免费的. 不过你必须支付快递费用.
    		•

    致谢

    这个数据库的建设由以下人员作出了贡献： 王亮研究员 宁华中, 谭道亮, 于仕其, 郑帅, 周天翼, 梁鸿宇、黄凯奇副研究员,、谭铁牛研究员以及智能识别与数字安全研究组全体成员。

    数据D主要收集工作贡献者包括了中国刑警学院.

    此外感谢 CBSR 提供服务器。.

    如果对于上述内容有问题，请联系我。