针对人在行走过程中衣着、携带物、视角等因素导致步态识别率显著下降的问题，提出一种加入残差连接和注意力机制的图卷积网络的步态识别方法。以步态骨架序列为输入，采用加入了残差连接的图卷积网络，通过学习骨架数据的时空信息提取出更加精细的步态特征，提高步态特征的表征能力，通过加入注意力机制对各个关节的重要程度进行建模，增大显著区域特征的权重。在数据集CASIA-B中的结果表明，该网络提高了在衣着、携带物等复杂因素下的步态识别率。
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