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摘要：本发明公开了一种识别跨视角步态的动态密集连接时空特征解耦网络，涉及计算机视觉领域，包括：初始特征处理模块，动态密集时空解耦特征提取模块，特征增强处理模块，使用密集时空特征解耦块和拼接操作实现浅层网络特征与深层网络特征的共用，以此来解决表征能力不足的问题；同时使用增强卷积块注意力机制来让网络关注更为重要的步态特征；最后，在特征增强处理模块将五维特征映射处理为多个横向特征并对特征进行批量标准化来增强表征能力和模型泛化能力，能够挖掘浅层与深层特征的相关性，缓解信息表达能力不足的问题。
主权项：1.识别跨视角步态的动态密集连接时空特征解耦网络，其特征在于，包括：初始特征处理模块，初始特征处理模块中对数据进行初步特征的提取，同时对时间维度进行降维以此来减少计算资源的损耗；动态密集时空解耦特征提取模块，包括密集时空特征解耦块以及增强型卷积块注意力机制，经过初始特征处理模块得到了浅层时空特征作为输入，密集时空特征解耦块实现浅层网络特征与深层网络特征的共用，增强特征的表示力；同时使用增强卷积块注意力机制提高模型对步态行走目标的关注度；特征增强处理模块，包括时间池化、全局平均池化、全局最大池化、全连接层以及BNNeck组件，将经过网络提取的特征转化为多个横向步态特征来增强表征能力和模型泛化能力，去除冗余信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥大学 识别跨视角步态的动态密集连接时空特征解耦网络
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