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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于增强时空关联步态识别网络的步态识别方法及系统，首先针对输入的视频进行数据预处理操作，将视频数据按类别划分为步态轮廓序列；然后将预处理好的步态轮廓序列输入到增强时空关联步态识别网络，进行身份识别；所述增强时空关联步态识别网络，包括基准网络，第一鲁棒时空特征建模单元，最大池化层，第二鲁棒时空特征建模单元，第三鲁棒时空特征建模单元，和分类层。本发明提出了一种鲁棒时空特征建模单元，从全局和局部视角关注受试者轮廓的特征表征。本发明使用鲁棒时空特征建模单元构建出完整的网络骨干，显著提升了步态识别的精度。
主权项：1.一种基于增强时空关联步态识别网络的步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：针对输入的视频进行数据预处理操作，将视频数据按类别划分为步态轮廓序列；步骤2：将步骤1中预处理好的步态轮廓序列输入到增强时空关联步态识别网络，进行身份识别；所述增强时空关联步态识别网络，包括基准网络，第一鲁棒时空特征建模单元，最大池化层，第二鲁棒时空特征建模单元，第三鲁棒时空特征建模单元，和分类层；所述基准网络，包括第一卷积层和第二时序聚合卷积层；所述第一卷积层，用于获得一组不同尺度的原始特征图；所述第二时序聚合卷积层，用于将时序特征进行聚合，得到一组增强特征图；所述第一鲁棒时空特征建模单元，第二鲁棒时空特征建模单元和第三鲁棒时空特征建模单元，均由并行设置的全局特征建模分支和局部特征建模分支组成；所述全局特征建模分支和局部特征建模分支，均由包括全尺度时空3D卷积模块、时序金字塔注意力模块和融合模块；所述全尺度时空3D卷积模块包括多维度正交卷积层；所述时序金字塔注意力模块包括多尺度时序卷积层、线性修正函数层和sigmoid函数层；所述全尺度时空3D卷积模块、时序金字塔注意力模块并行设置，输出经过所述融合模块融合后输出；所述分类层，用于完成最终的行人身份鉴别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于增强时空关联步态识别网络的步态识别方法及系统
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