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申请/专利权人：河北工程大学
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提供了一种共存用户身份识别模型训练方法和共存用户身份识别方法。该方法包括：对获取的初始数据集进行样本特征增强处理，利用处理后的数据集对预设的用户识别模型进行训练，得到训练后的用户识别模型和相应的识别准确率；根据处理后的数据集和识别准确率，构建知识蒸馏数据集；将知识蒸馏数据集输入训练好的用户分类模型，得到用户身份概率分布，并将知识蒸馏数据集输入训练后的用户识别模型，得到第一用户存在性概率分布；基于用户身份概率分布和第一用户存在性概率分布对训练后的用户识别模型进行模型参数调整，得到训练好的用户识别模型。本申请能够得到性能好的用户识别模型，实现对共存用户身份的准确识别。
主权项：1.一种共存用户身份识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取初始数据集，对所述初始数据集进行样本特征增强处理，得到处理后的数据集；数据集中包括多个用户独立和共存时的步态CSI数据的样本，以及对应的样本标签，所述样本标签指示各用户是否存在；利用所述处理后的数据集对预设的用户识别模型进行训练，得到训练后的用户识别模型和相应的识别准确率；其中，用户识别模型为多分支神经网络模型，用户识别模型输入步态CSI数据，输出识别到的用户；根据处理后的数据集和识别准确率，构建知识蒸馏数据集；将所述知识蒸馏数据集输入训练好的用户分类模型，得到用户身份概率分布，并将所述知识蒸馏数据集输入训练后的用户识别模型，得到第一用户存在性概率分布；其中，用户分类模型输入用户独立的步态CSI数据，输出识别到的用户；基于所述用户身份概率分布和所述第一用户存在性概率分布确定总损失，并基于所述总损失对训练后的用户识别模型进行模型参数调整，得到训练好的用户识别模型；其中，用户识别模型用于识别共存用户的身份。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工程大学 共存用户身份识别模型训练方法和共存用户身份识别方法
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