Invention Grant
- Patent Title: 一种基于多尺度骨架时空特征提取的跨视角步态识别方法
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Application No.: CN202410326441.4Application Date: 2024-03-21
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Publication No.: CN118135659BPublication Date: 2024-09-20
- Inventor: 贲晛烨 , 许文正 , 王亮 , 杜含月 , 单彩峰 , 黄永祯 , 郝敬全 , 陈雷
- Applicant: 山东大学 , 中国科学院自动化研究所 , 山东科技大学 , 银河水滴科技(江苏)有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
- Applicant Address: 山东省济南市历城区山大南路27号; ; ; ;
- Assignee: 山东大学,中国科学院自动化研究所,山东科技大学,银河水滴科技(江苏)有限公司,泰华智慧产业集团股份有限公司
- Current Assignee: 山东大学,中国科学院自动化研究所,山东科技大学,银河水滴科技(江苏)有限公司,泰华智慧产业集团股份有限公司
- Current Assignee Address: 山东省济南市历城区山大南路27号; ; ; ;
- Agency: 济南金迪知识产权代理有限公司
- Agent 杨树云
- Main IPC: G06V40/20
- IPC: G06V40/20 ; G06N3/042 ; G06N3/0464 ; G06V10/44 ; G06V10/42 ; G06N3/09

Abstract:
本发明涉及一种基于多尺度骨架时空特征提取的跨视角步态识别方法,属于深度学习和模式识别技术领域,包括骨架数据预处理、全局空间特征提取网络构建、局部空间特征提取网络构建、多尺度时间特征提取网络构建、整体框架训练及跨视角步态识别。构建全局空间特征提取网络提取全局空间特征,构建基于超图表示的局部空间特征提取网络,充分建模关节‑部位、部位‑部位级局部空间关系。为了高效地提取多尺度时间特征,构建了多尺度时间特征提取网络。为了提高整个框架结构的判别能力,联合三元组损失和交叉熵损失对整个模型进行训练。最终利用训练好的模型进行跨视角步态识别。
Public/Granted literature
- CN118135659A 一种基于多尺度骨架时空特征提取的跨视角步态识别方法 Public/Granted day:2024-06-04
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