一种多视角步态识别方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210397625.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114694262A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114694262A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V40/20（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 方乾萍;应娜;陈华华;杨雪滢;王来龙;舒勤;梅庭杰 | 申请（专利权）人 | 杭州电子科技大学 |
| 代理机构 | 浙江永鼎律师事务所 | 代理人 | - |
| 地址 | 310018浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街1158号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于两个正交视角方向的特征分开提取的多视角步态识别方法及系统，方法具体步骤：S1.采集得到多视角、多协变量情况的步态数据集，并对数据集进行预处理；S2.将预处理后的输入送入训练好的特征提取网络，提取出90°和0°两个视角方向成分的特征向量；同时，根据输入的样本识别出样本的协变量，并得到协变量向量；S3.根据得到的协变量向量，对步骤S2的特征向量做加权处理，得到最终的步态特征向量；S4.设置注册集，注册集中只含有90°和0°两个视角方向的样本；S5.通过对比网络输出的步态特征与注册集的步态特征，分类得到输入的身份信息。本发明实现了多视角、多携带物状态的步态识别的目的，有效降低了协变量对步态识别的影响。 |
