北京师范大学发布BarbieGait数据集,应用在步态识别、合成数据领域

北京师范大学本次发布的数据集BarbieGait,BarbieGait是由北京师范大学与阿里巴巴联合开发的合成步态识别数据集，通过虚拟引擎将真实受试者的步态特征映射至3D模型，实现身份一致性的跨服装模拟。该数据集包含521名受试者，每人100种随机服装组合（涵盖发型、上下装及配饰），生成120万条多模态序列（RGB图像、2D姿态、剪影），数据通过骨骼长度匹配、动态运动对齐等技术确保步态身份一致性。其高可控性的合成范式为跨服装步态识别研究提供了基准，旨在解决真实场景中服装多样性导致的类内方差增大问题，推动生物特征识别技术在安防监控等领域的应用。

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