[发明专利]基于深度学习级联特征融合的步态识别方法在审
| 申请号： | 202110460610.X | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113011396A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 罗俊;李华洋;王慧燕 | 申请（专利权）人： | 公安部第三研究所;浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13;G06T7/181 |
| 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： | 200031*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习级联特征融合的步态识别方法。本发明首先读取视频帧，通过局部特征提取分支进行局部特征提取，同时通过全局特征提取分支提取整体的轮廓特征，然后对两类特征进行融合进行后续识别。本发明使用改进的GaitSet网络作为局部特征提取分支对图像进行切片处理提取局部特征；通过改进的GaitSet网络得到全局特征提取分支，使网络更关注于图像的整体轮廓特征；通过精心设计的特征融合分支对两类特征进行融合使得整体框架得到更完整的特征表示。本发明具有较好的通用性，可适用于其他步态识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 级联 特征 融合 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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