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发明

一种基于自适应特征融合的步态识别方法及系统2026

2024-06-01 07:23:41 发布于四川 1
  • 申请专利号：CN202410189194.8
  • 公开（公告）日：2026-09-25
  • 公开（公告）号：CN118072387A
  • 申请人：山东大学
摘要：本发明提出了一种基于自适应特征融合的步态识别方法及系统，涉及计算机视觉、模式识别与数字图像处理领域，具体方案包括：获取待识别人员的步态图像序列；将预处理后的步态图像序列作为输入，利用训练好的步态识别模型，提取步态特征，并通过步态特征的匹配得到步态识别结果；步态识别模型，通过自适应特征融合方法自适应地结合全局特征来补偿局部特征因局部卷积造成的信息损失，得到初始步态特征，对初始步态特征在通道维度上进行扩张，并再次平衡全局信息与局部信息，生成最终的步态特征；本发明将自适应特征融合与深度卷积模块结合起来，通过全局特征和局部特征的自适应融合，提取更加完整且更好地表达人员身份的步态特征。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118072387 A (43)申请公布日 2024.05.24 (21)申请号 202410189194.8 G06V 10/74 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) (22)申请日 2024.02.20 G06N 3/08 (2023.01) (71)申请人 山东大学 地址 250061 山东省济南市历下区经十路 17923号 (72)发明人 陈振学　梁田　刘成云　朱鑫铭　 毕钰　卢丹　 (74)专利代理机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 37221 专利代理师 于凤洋 (51)Int.Cl. G06V 40/20 (2022.01) G06V 10/28 (2022.01) G06V 10/80 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 (54)发明名称 一种基于自适应特征融合的步态识别方法 及系统 (57)摘要 本发明提出了一种基于自适应特征融合的 步态识别方法及系统，涉及计算机视觉、模式识 别与数字图像处理领域，具体方案包括：获取待 识别人员的步态图像序列；将预处理后的步态

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