[发明专利]基于双通道卷积神经网络的人体身份识别方法在审
| 申请号： | 202011231854.2 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112433207A | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 王洪雁;左佳永;周贺;杨晓;汪祖民 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G01S13/58 | 分类号： | G01S13/58;G01S7/41;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 毕进 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于双通道卷积神经网络的人体身份识别方法，属于目标识别领域，为了解决传统基于整体或局部微多普勒特征的人体身份识别算法识别准确率较低的问题，首先，基于Boulic模型构建符合实际场景的人体体态及姿态模型；其次，基于所构建体态及姿态模型估计人体各部位空间位置；而后，基于雷达方程构造人体运动雷达回波模型以获取人体运动微多普勒信息；再次，将微多普勒图变换为梅尔倒谱图以增强全局微多普勒特征，基于分量分离方法去除躯干强反射以增强局部肢体微多普勒特征；最后将增强全局及局部特征经DC‑CNN深度融合以实现有效人体身份识别，实验结果表明，与现有主流识别方法相比，所提方法可有效提升人体身份识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双通道 卷积 神经网络 人体 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
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