[发明专利]一种基于正面视角步态数据的个体身份识别方法在审
| 申请号： | 202110587742.9 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN115188065A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 邓木清;胡文举 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州蓝晟专利代理事务所(普通合伙) 44452 | 代理人： | 欧阳凯;梁悄 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于正面视角步态数据的个体身份识别方法,包括以下步骤：采集人体正面视角轮廓序列；提取正面视角下人体下肢轮廓面积类特征、长度类特征及角度类三类时变数据及曲线；分别构建径向基函数神经网络提取三类时变步态数据下的步态动力学特征，并使用深度迁移学习机制进行二次特征提取；利用不同个体之间在步态动力学上的差异，计算二次特征提取后三类特征的特征融合加权权值；将加权融合后的特征输入到全连接网络进行训练和分类。本发明采用步态动力学特征与深度迁移学习机制的结合，对正面视角下步态数据进行迁移特征学习与智能融合，简单方便、容易操作，能够实现正面视角下识别率的有效提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 正面 视角 步态 数据 个体 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
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