步态识别中multi-view和cross-view的区别

以前在某篇文章中看到multi-view和cross-view的概念后，觉得没什么区别，就没有放在心上，前些天查阅了一下文献。发现其实还是有区别的。

相同点：在网络的训练阶段，不同视角（不同背包状态，不同外套状态）的数据都会馈送到网络当中。

不同点是在测试的时候：

multi-view: Note that each of these recognition scores is the average accuracy for a given probe view angle with all of the different gallery view angles

也就是说，多视角步态识别在测试的时候，选取一个视角下的probe angle 然后与剩下的10个视角的 gallery 数据集计算相似度，然后计算124个人计算准确率。

cross-view: only a single view angle is available in both, the gallery and probe sets (the view angles are different)

即，在跨视角识别在做测试的时候，probe sets选取与multi-view一样，选取一个角度，而gallery sets的只选取一个角度。
所以并不是直观上的理解的跨视角问题就比多视角问题难，相反，多视角问题还要比跨视角问题难一些。

参考论文：Vision-Based Gait Recognition: A Survey （IEEE）