TY -的A2 Gomez-Donoso弗朗西斯科盟——Alsaggaf Wafaa Adnan盟——Mehmood iran盟——Khairullah Enas Fawai盟——Alhuraiji萨玛AU -萨比尔,摩诃法鲁克s . AU - Alghamdi艾哈迈德·s . AU - Abd El-Latif艾哈迈德·A . PY - 2021 DA - 2021/10/13 TI -不合作的步态识别的智能监测系统使用周期一致的生成对抗网络(CCGANs) SP - 3110416六世- 2021 AB -监测仍然是一个重要的研究领域,它有许多应用程序。智能监测需要一个高水平的准确性即使人不合作的。步态识别的研究认识到人们的行走,即使他们不愿意合作。这是另一种形式的独特属性的行为生物识别系统的一个人的步态分析来确定他们的身份。另一方面,一个大的限制步态识别系统既不合作的环境中,画廊和探针集是由不同行走和未知的条件下。为了解决这个问题,我们提出一种基于深度学习方法与正常步行训练对个人条件,处理一个不合作的环境和认识到个人与任何动态行走条件,一个周期一致的生成对抗的网络使用。这个方法将一个基从不同的协变量因素打扰到正常的基。它就像无监督学习,培训期间,基从不同的协变量因素扰乱了每个个体和作为源域,正常走个人条件是我们的目标领域的翻译是必需的。周期一致的甘斯自动找到一对个人的帮助下周期损失函数并生成所需的基,由CNN模型来预测测试ID。所提出的系统评估的人在一个名为CASIA-B的公开的数据集,并取得了优秀的成果。此外,该系统可以实现在敏感地区,像银行,研讨会大厅(事件)、机场、大使馆、购物中心、警察局、军事领域,为安全目的和其他公共服务领域。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3110416 DO - 10.1155/2021/3110416 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -