Mesh-Gait: A Unified Framework for Gait Recognition Through Multi-Modal Representation Learning from 2D Silhouettes

📄 arXiv: 2510.10406v1 📥 PDF

作者: Zhao-Yang Wang, Jieneng Chen, Jiang Liu, Yuxiang Guo, Rama Chellappa

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

Mesh-Gait：提出一种基于2D轮廓多模态表征学习的统一步态识别框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 步态识别 多模态学习 3D重建 热图表示 生物特征识别

📋 核心要点

  1. 现有步态识别方法在视角变化、遮挡和噪声下表现不佳，而直接使用3D信息计算成本过高。
  2. Mesh-Gait通过从2D轮廓重建3D热图作为中间表示，高效地融合了2D和3D信息的优势。
  3. 实验结果表明，Mesh-Gait在步态识别精度上达到了当前最优水平，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

步态识别是一种重要的生物特征技术，它利用独特的行走模式进行个体识别，通常使用轮廓或骨骼等2D表示。然而，这些方法在视角变化、遮挡和噪声方面存在不足。结合3D身体形状信息的多模态方法虽然提高了鲁棒性，但计算成本高昂，限制了其在实时应用中的可行性。为了解决这些挑战，我们提出了一种新颖的端到端多模态步态识别框架Mesh-Gait，该框架直接从2D轮廓重建3D表示，有效地结合了两种模态的优势。与现有方法相比，直接从3D关节或网格学习3D特征是复杂且难以与基于轮廓的步态特征融合的。为了克服这一点，Mesh-Gait重建3D热图作为中间表示，使模型能够有效地捕获3D几何信息，同时保持简单性和计算效率。在训练过程中，中间3D热图在监督学习下逐渐重建并变得越来越准确，其中损失是在重建的3D关节、虚拟标记和3D网格及其对应的真实值之间计算的，确保精确的空间对齐和一致的3D结构。Mesh-Gait以计算高效的方式从轮廓和重建的3D热图中提取判别性特征。这种设计使模型能够捕获空间和结构步态特征，同时避免了直接从RGB视频进行3D重建的繁重开销，从而使网络能够专注于运动动态而不是不相关的视觉细节。大量实验表明，Mesh-Gait实现了最先进的准确性。代码将在论文被接受后发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有步态识别方法主要依赖于2D轮廓或骨骼信息，容易受到视角变化、遮挡和噪声的影响，鲁棒性较差。虽然基于3D信息的方法可以提高鲁棒性，但直接从RGB视频进行3D重建计算成本高昂，难以满足实时性要求。因此，如何在保证鲁棒性的前提下，降低计算复杂度，是步态识别领域面临的一个重要挑战。

核心思路：Mesh-Gait的核心思路是通过2D轮廓重建3D热图作为中间表示，从而将2D轮廓信息和3D几何信息有效地结合起来。这种方法避免了直接从RGB视频进行3D重建的复杂性，同时又能利用3D信息提高鲁棒性。通过监督学习，逐步优化3D热图的重建精度，确保空间对齐和结构一致性。

技术框架：Mesh-Gait框架主要包含以下几个阶段：1) 从2D轮廓输入开始；2) 通过网络重建3D热图；3) 从2D轮廓和重建的3D热图中提取特征；4) 将提取的特征进行融合；5) 使用分类器进行步态识别。该框架是一个端到端的学习框架，可以同时优化2D和3D特征的提取和融合。

关键创新：Mesh-Gait的关键创新在于使用3D热图作为中间表示，连接2D轮廓和3D几何信息。与直接从3D关节或网格学习3D特征相比，重建3D热图更加简单高效，并且更容易与基于轮廓的步态特征融合。此外，通过监督学习，逐步优化3D热图的重建精度，确保空间对齐和结构一致性，也是一个重要的创新点。

关键设计：在训练过程中，损失函数是在重建的3D关节、虚拟标记和3D网格及其对应的真实值之间计算的，以确保精确的空间对齐和一致的3D结构。具体的网络结构和参数设置在论文中没有详细说明，需要在代码发布后进一步分析。损失函数的设计是关键，需要平衡2D轮廓信息和3D几何信息的贡献。

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了Mesh-Gait的有效性，结果表明Mesh-Gait在步态识别精度上达到了当前最优水平。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。该方法在计算效率和识别精度之间取得了良好的平衡，使其更适合实际应用。

🎯 应用场景

Mesh-Gait在安防监控、智能家居、医疗健康等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于在监控视频中识别特定人员，在智能家居中根据步态识别用户身份，在医疗健康领域评估患者的步态健康状况。该研究的未来影响在于，它为步态识别提供了一种更加鲁棒和高效的解决方案，有望推动步态识别技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Gait recognition, a fundamental biometric technology, leverages unique walking patterns for individual identification, typically using 2D representations such as silhouettes or skeletons. However, these methods often struggle with viewpoint variations, occlusions, and noise. Multi-modal approaches that incorporate 3D body shape information offer improved robustness but are computationally expensive, limiting their feasibility for real-time applications. To address these challenges, we introduce Mesh-Gait, a novel end-to-end multi-modal gait recognition framework that directly reconstructs 3D representations from 2D silhouettes, effectively combining the strengths of both modalities. Compared to existing methods, directly learning 3D features from 3D joints or meshes is complex and difficult to fuse with silhouette-based gait features. To overcome this, Mesh-Gait reconstructs 3D heatmaps as an intermediate representation, enabling the model to effectively capture 3D geometric information while maintaining simplicity and computational efficiency. During training, the intermediate 3D heatmaps are gradually reconstructed and become increasingly accurate under supervised learning, where the loss is calculated between the reconstructed 3D joints, virtual markers, and 3D meshes and their corresponding ground truth, ensuring precise spatial alignment and consistent 3D structure. Mesh-Gait extracts discriminative features from both silhouettes and reconstructed 3D heatmaps in a computationally efficient manner. This design enables the model to capture spatial and structural gait characteristics while avoiding the heavy overhead of direct 3D reconstruction from RGB videos, allowing the network to focus on motion dynamics rather than irrelevant visual details. Extensive experiments demonstrate that Mesh-Gait achieves state-of-the-art accuracy. The code will be released upon acceptance of the paper.