Combo-Gait: Unified Transformer Framework for Multi-Modal Gait Recognition and Attribute Analysis

📄 arXiv: 2510.10417v1 📥 PDF

作者: Zhao-Yang Wang, Zhimin Shao, Jieneng Chen, Rama Chellappa

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

提出Combo-Gait，用于多模态步态识别和属性分析的统一Transformer框架

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 步态识别 多模态融合 Transformer 多任务学习 人体属性估计 远距离识别 生物特征识别

📋 核心要点

  1. 现有步态识别方法依赖单一模态，无法充分捕捉步态的复杂几何和动态信息，限制了识别的准确性和鲁棒性。
  2. Combo-Gait框架融合2D轮廓和3D SMPL特征，并采用统一Transformer进行多模态特征融合和属性相关表示学习。
  3. 在BRIAR数据集上，Combo-Gait在远距离和极端角度下超越现有方法，同时实现了准确的人体属性估计。

📝 摘要（中文）

步态识别是一种重要的生物特征识别技术，尤其适用于低分辨率或无约束环境下的远距离人体识别。目前的研究通常侧重于2D表示（如轮廓和骨骼）或3D表示（如网格和SMPL模型），但依赖单一模态往往无法捕捉人类行走模式的完整几何和动态复杂性。本文提出了一种多模态和多任务框架，将2D时序轮廓与3D SMPL特征相结合，以实现稳健的步态分析。除了身份识别，我们还引入了一种多任务学习策略，联合执行步态识别和人体属性估计，包括年龄、身体质量指数（BMI）和性别。采用统一的Transformer来有效地融合多模态步态特征，并更好地学习与属性相关的表示，同时保留判别性身份线索。在大型BRIAR数据集上的大量实验表明，在具有挑战性的条件下，例如远距离（高达1公里）和极端俯仰角（高达50°），我们的方法优于最先进的步态识别方法，并提供准确的人体属性估计。这些结果突出了多模态和多任务学习在推进基于步态的人体理解在现实场景中的应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：现有步态识别方法通常只依赖于2D或3D的单一模态信息，无法充分利用步态的几何和动态特征，导致在复杂场景下识别精度下降。此外，现有方法很少同时进行步态识别和属性分析，无法充分挖掘步态中蕴含的丰富信息。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态信息互补的优势，将2D时序轮廓和3D SMPL特征相结合，并通过多任务学习策略，同时进行步态识别和人体属性估计。Transformer架构能够有效地融合多模态特征，并学习属性相关的表示，同时保留身份判别信息。

技术框架：Combo-Gait框架主要包含以下几个模块：1) 2D轮廓特征提取模块：提取步态轮廓的时序信息。2) 3D SMPL特征提取模块：提取人体三维姿态和形状信息。3) 多模态特征融合模块：使用Transformer架构融合2D和3D特征。4) 多任务学习模块：同时进行步态识别和人体属性估计。整个框架采用端到端的方式进行训练。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个多模态步态识别框架，有效融合了2D和3D特征。2) 引入了多任务学习策略，同时进行步态识别和人体属性估计。3) 使用统一的Transformer架构进行多模态特征融合和属性相关表示学习。与现有方法相比，该方法能够更全面地利用步态信息，提高识别精度和鲁棒性。

关键设计：在Transformer架构中，使用了多头注意力机制来捕捉不同模态特征之间的关联性。在多任务学习中，使用了加权损失函数来平衡步态识别和属性估计任务之间的重要性。具体的权重参数需要根据实验结果进行调整。此外，还使用了数据增强技术来提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

在大型BRIAR数据集上，Combo-Gait在远距离（高达1公里）和极端俯仰角（高达50°）等挑战性条件下，显著优于现有步态识别方法。实验结果表明，该方法在步态识别精度和人体属性估计准确率方面均取得了显著提升，验证了多模态和多任务学习策略的有效性。

🎯 应用场景

Combo-Gait框架可应用于智能安防、智慧城市、医疗健康等领域。例如，在安防领域，可用于远距离人体身份识别和异常行为检测；在医疗健康领域，可用于步态分析和疾病诊断。该研究有助于提升步态识别技术在实际场景中的应用价值，并为未来步态分析研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Gait recognition is an important biometric for human identification at a distance, particularly under low-resolution or unconstrained environments. Current works typically focus on either 2D representations (e.g., silhouettes and skeletons) or 3D representations (e.g., meshes and SMPLs), but relying on a single modality often fails to capture the full geometric and dynamic complexity of human walking patterns. In this paper, we propose a multi-modal and multi-task framework that combines 2D temporal silhouettes with 3D SMPL features for robust gait analysis. Beyond identification, we introduce a multitask learning strategy that jointly performs gait recognition and human attribute estimation, including age, body mass index (BMI), and gender. A unified transformer is employed to effectively fuse multi-modal gait features and better learn attribute-related representations, while preserving discriminative identity cues. Extensive experiments on the large-scale BRIAR datasets, collected under challenging conditions such as long-range distances (up to 1 km) and extreme pitch angles (up to 50°), demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in gait recognition and provides accurate human attribute estimation. These results highlight the promise of multi-modal and multitask learning for advancing gait-based human understanding in real-world scenarios.