[发明专利]一种基于深度学习的多视角步态识别方法在审
| 申请号： | 202010012500.2 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111476077A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 吴建;丁韬;许镜 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的多视角步态识别方法，属于计算机视觉和机器学习技术领域，包括S1：采集人的步态，从每段视频序列中随机抽取n帧，通过背景减除法提取步态轮廓图；S2：将提取的n张目标轮廓图进行预处理；S3：以人体运动的幅度来表示周期性变化，检测一个步态周期内的轮廓图；S4：以单一通道的步态能量图为基础，将步态序列中的帧映射到不同的通道，根据帧的幅度确定通道的边界；S5：将获得的多通道步态模板组成用于输入的集合，对每个模板提取特征后再将这些特征进行聚合；S6：选择度量学习的方法，提出具有增强约束的Triplet Loss函数来学习到最优的特征，辨别得到的特征聚合向量进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视角 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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