[发明专利]基于深度学习的端到端的多模态步态识别方法在审
| 申请号： | 202110460163.8 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113177464A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 王慧燕;李华洋;罗俊;邵泽源 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学;公安部第三研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06T7/11 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的端到端的多模态步态识别方法。本发明首先通过RGB视频帧提取步态外观特征（颜色纹理等），并且对RGB视频帧进行语义分割得到掩模，然后通过掩模提取步态掩模特征（轮廓等），最后对两类特征进行融合进行识别。本发明通过对GaitSet进行改进用于提取步态外观和掩模特征；通过简化的FCN在保证精度的前提下提升语义分割速度；将步态外观特征和掩模特征进行融合以获得更完整的信息表示。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 端到端 多模态 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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