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摘要。步态识别是一种生物识别技术，可以通过步行方式区分个人。但是，在准确提取身份特征时，以前的方法会面临挑战，因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战，我们提出了CLTD，这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块，旨在有效消除三重域中的混杂因素，即空间，时间和光谱。具体来说，我们可以使用跨像素的注意力生成器（CPAG）生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后，我们将傅立叶投影头（FPH）介绍给项目空间特征到光谱空间，从而保留基本信息，同时降低计算成本。此外，我们采用了一种具有对比度学习的优化方法，从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高，从而证明了其有效性。此外，它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。
因果关系启发性的歧视性特征学习，用于步态识别的三重领域
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