[人工智能]【论文阅读】GaitSet: Regarding Gait as a Set for Cross-View Gait Recognition

论文信息：

作者：Hanqing Chao, Yiwei He, Junping Zhang, Jianfeng Feng，复旦大学

AAAI 2019

也是步态识别方向的突破性大进展之一，用步态集合取代了之前广为使用的步态能量图GEI等

摘要

本文提出的GaitSet，从集合中识别行人信息。从集合的视角，就可以不受到画面排列的影响，将不同场景下拍摄的不同视频的画面自然整合在一起，比如不同的角度，不同的穿着和携带物品等。在CASIA-B和OU-MVLP步态数据集上都取得了最好的效果。

Intro

现有的步态识别方法：

• gait template: 丢失时间信息和细粒度的空间信息。
• gait sequence: 3D-CNN这种包含时序信息的网络，比使用GEI等方法更难训练。必须保存不必要的序列约束，导致失去了步态识别的灵活性。

本文提出的方法是把步态看成一个步态轮廓的集合，作者的逻辑是这样的：步态可以在一个简单的周期中被表示，在一个周期内，即使轮廓的外貌被打乱，实际上我们也仍然可以通过轮廓外貌进行重新排序。这样步态序列的位置信息就不需要了，因为轮廓本身已经包含了顺序信息。

模型的输入是一个步态序列的集合，首先，使用一个CNN去提取帧级别的特征；之后，使用集合池化层去把帧级别的特征综合为一个集合级别的特征。因为这个操作是在高级别的feature map上而不是原始的轮廓上，因此可以比步态能量图等保存更多的时序和空间信息。最后，使用水平金字塔去把集合级别的特征映射到一个有区分度的空间内，以获取最终的表示。

模型特点：

• 灵活：输入无约束，可以是任何视角、任何行走状态，任意数量的非连续轮廓。
• 快速：模型直接学习步态的表示，而无需计算一对能量图等的相似度，因此，每个模板的表示只需被计算一次，然后计算不同样本之间的欧氏距离就可以完成识别。
• 有效：数据集上的识别准确率被大大提高，有了很强的鲁棒性和泛化能力。

GaitSet

问题公式描述

把gait作为一个集合，给定N个人的数据集 $y_i$ ，假设某个人的步态轮廓图服从分布 $P_i$ ，一个人的或轮廓序列就可以被描述为 X i = { x i j ∣ j = 1 , 2 , … , n } X_i=\{x_i^j|j=1,2,…,n\} Xi?={xij?∣j=1,2,…,n} ，这里 $x_i^j～P_i$ 。

在这个假设下，我们对于步态识别的任务可以描述为三个步骤：
$$f_i=H(G(F(X_i)))$$
F是从轮廓中提取帧级别的特征，G是置换不变函数，用来把结合中的帧级别特征转换为集合级别的特征，使用SP（Set Pooling）层，H用于从集合级别的特征中学习有区分度的 $P_i$ 表征，使用水平金字塔映射（Horizontal Pyramid Mapping. HMP），$X_i$ 是一个四个维度的张量：集合、图像通道、图像高度、图像宽度。

Set Pooling

这里需要解释一个置换不变函数（permutation invariant function），在深度学习中，它指的是 特征之间没有空间位置关系 ，如多层感知机，改变像素的位置对最后的结果没有影响：$f((x_1,x_2,x_3))=f((x_2,x_1,x_3))=f((x_3,x_2,x_1))$

SP的目的是综合步态信息在集合中，就是将维度(n,c,h,v)聚合成(1,c,h,v)，将帧级别的特征转换为集合级别的特征，需要有两个约束条件：

1. 置换不变

2. 显示中，步态轮廓的数量可以是任意的，因此函数G应该能取任意基数的集合

为了满足约束不变性，SP需要在集合的维度利用一些统计函数，本文研究了max、mean、median.

以及两种连接上述三个统计函数的方法，1_1C是指1*1的卷积层，(4)是(3)的提高版本，因为可以从卷积层中学习到三个统计方法的权重。

另外还使用了注意力机制去提高SP的性能，这个结构可以集成到整个网络中去实现端到端训练，把原始的特征和经过1*1卷积之后的特征计算注意力，最后再在优化过的帧级别的feature map上经过一个max层即可。

Horizontal Pyramid Mapping

文献中有把feature map分成条带以用于行人重识别任务，提到了HPP，它有4个规模，因此可以帮助深度网络处理局部和全局信息，本文将HPP的思想应用于步态识别任务中，这里放一个HPP：

但本文没有使用HPP中的卷积层，而是用了一个全连接层，共有S个规模，每一层有 $2^{s?1}$ 个条带，因此共有 ${\sum }_{s=1}^S{2}^{s?1}$ 个条带。之后使用在池化层使用全局池化和平均池化，$f_{s,t}^{\prime }=maxpool(z_{s,t})+avgpool(z_{s,t})$ ，最后一步是使用FC全连接层去将f’映射到有区分度的空间内（下图里没有FC）。这里每个尺度的不同条带描绘了不同空间位置的特征。

Multilayer Global Pipeline

在大pipeline中的上面MGP部分，卷积网络的不同层有不同的感受野，集合级别的特征通过在不同层使用SP来提取，被相加之后放入MGP中。它的网络结构与卷积网络结构几乎相同。这里两路网络最后的HPM参数不会共享。

训练和测试

【这里为了弥补我永远看不懂的损失函数，做个补充…

（来自：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/83537370）

首先是 triplet loss ，是一个学习embedding用的损失函数，不用 softmax 的原因是它的类别是确定的，而 triplet loss 能够学到一个更好的embedding。

它的输入是一个三元组：<a,p,n>

• a: anchor
• p: positive，与a是同一个类别的样本
• n: negtive，与a是不同类别的样本

公式：$L=max(d(a,p)?d(a,n)+margin,0)$ ，所以最后的优化目标是拉近a和p之间的距离，拉远a和n之间的距离。

• easy triplets : $L=0$ ，即 $d(a,p)+margin<d(a,n)$ ，这种情况说明a和p之间本身距离很小不需要优化；
• hard triplets : $d(a,p)>d(a,n)$ ，a和n的距离过近；
• semi-hard triplets : $d(a,p)<d(a,n)<d(a,p)+margin$ ，即a和n距离仍然很近，但有一个margin。

其次是online训练方法，也是本文中用到的 Batch All Triplet Loss :是指从训练集中抽取B个样本， 然后计算B个embeddings，可以产生 $B^3$ 个triplets。

假设 $B=PK$ 意思是P个身份的人，每个身份K张图片。

Batch All ：计算一个batch_size中所有valid（hard triplets 和 semi-hard triplets ）均值，得到loss

这里如果有很多easy triplets 的情况，会导致loss很小，所以是对valid取平均 。

总共可以产生 $PK(K?1)(PK?K)$ 个triplets：

• PK个anchor
• K-1个positive
• PK-K个negative

训练时的损失函数就是引用中所介绍的 Batch All Triplet Loss 。

测试使用的方法是，给定一个查询Q，检索gallery中所有与G。Q首先需要放入GaitSet网络中获取多尺度特征，然后将所有的特征连接到最终表示FQ中，在每个G上也应用相同的网络获得FG，最后使用欧氏距离将每个FQ与每个FG进行比较，计算排名第一的识别准确率。

实验

• 对比了CASIA-B和OU-MVLP两个数据集上的结果

• 另外做了消融实验：

  1. 使用相同的网络结构时，使用SET比使用GEI结果高出10%，比CL高出25%。原因有两个：1） SP基于高级的特征图提取集合特征，这样可以很好地保留时间信息，并充分处理空间信息。2） 将步态视为一个集合，可以扩大训练的数据量。
  2. SP与Attention结合后，几个统计函数中max效果最好。
  3. HPM处的参数不共享效果要更好。

• 还考虑了GaitSet的实用性：

  1. 使用较少的轮廓数量。这里的实验逻辑感觉很好：1）随着轮廓数量的增加，精确度单调上升。2） 当样本包含超过25个轮廓时，精度接近最佳。这个数字与一个步态周期包含的帧数一致。
  2. 不同的视角。为消除轮廓数的影响做的处理：probe是10个单视角或双视角轮廓，而gallery中是有一个序列中的所有轮廓组成的。
  3. 不同的行走条件。对轮廓数的操作与(b)相同。BG和CL包含很多噪声，但种类不同，这使得二者互补，所以BG和CL组合可以调高准确率，而使用NM去替换上述二者中的任意一个都会降低精度。（“normal（NM）”、“walking with bag（BG）”、“wearing coar or jacket（CL）”）