[发明专利]一种面向复杂场景细粒度属性驱动的步态数据集合成方法有效
| 申请号： | 202011614389.0 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112766057B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 李玺;赵彧涵;窦洹彰;张文虎;张芃怡;董霖;方毅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;每日互动股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向复杂场景细粒度属性驱动的步态数据集合成方法，并且使用此方法生成了一组可以有效提升步态识别性能的虚拟步态数据集。具体包括以下步骤：生成多属性的行人3D模型；获取用于绑定的行人步态动作；将步态动作绑定到生成的3D模型上，获得行走的3D行人模型；在3D引擎中搭建多角度步态数据捕获场景；采集步态剪影图数据和细粒度标签，并进行数据预处理；使用主流步态识别框架预训练检验生成的虚拟数据集的效果。本发明用于生成虚拟的行人步态数据集，生成的数据具有高质量，多视角，多属性等特点，主流算法使用本数据集进行预训练很好的提升了识别性能与鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 复杂 场景 细粒度 属性 驱动 步态 数据 集合 成方 | ||
【主权项】：
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