본 논문은 보행 영상에서 의복 질감이나 색상과 같은 개인 식별과 무관한 단서를 제거하여 개인의 보행 패턴을 포착하는 비전 기반 보행 인식의 어려움을 해결하기 위해 제안된 DenoisingGait 방법을 제시합니다. 기존의 실루엣 및 자세 기반 방법의 한계를 극복하고자, 생성 확산 모델을 활용하여 무관한 요소를 필터링하고, 기하학 기반 특징 매칭 모듈을 통해 다중 채널 확산 특징을 2채널 방향 벡터로 축약하여 Gait Feature Field라는 새로운 흐름형 보행 표현을 생성합니다. CCPG, CASIA-B*, SUSTech1K 데이터셋 실험 결과, DenoisingGait는 도메인 내 및 도메인 간 평가 모두에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 소스 코드는 공개되어 있습니다.
