[00901776]一种基于时间和空间信息融合技术的步态重识别方法
交易价格:
面议
所属行业:
检测仪器
类型:
发明专利
技术成熟度:
通过小试
专利所属地:中国
专利号:CN202110295901.8
交易方式:
其他
联系人:
所在地:浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种基于时间和空间信息融合技术的步态重识别方法。首先构建双路步态识别网络,包括GaitSet网络和ResNet50网络;然后将步态序列图输入GaitSet网络,得到步态时间特征;然后将步态序列图进行能量压缩,得到步态能量图,将步态能量图输入ResNet50网络,得到步态空间特征;融合步态时间特征和步态空间特征,得到步态时空特征,传入步态损失函数;反向传播同时更新GaitSet网络和ResNet50网络参数。本发明从步态序列图中学习到有效的时间特征,融合步态时间特征和步态空间特征,得到步态时空特征;本发明进一步的推动了基于深度学习的步态识别研究进展。
本发明公开了一种基于时间和空间信息融合技术的步态重识别方法。首先构建双路步态识别网络,包括GaitSet网络和ResNet50网络;然后将步态序列图输入GaitSet网络,得到步态时间特征;然后将步态序列图进行能量压缩,得到步态能量图,将步态能量图输入ResNet50网络,得到步态空间特征;融合步态时间特征和步态空间特征,得到步态时空特征,传入步态损失函数;反向传播同时更新GaitSet网络和ResNet50网络参数。本发明从步态序列图中学习到有效的时间特征,融合步态时间特征和步态空间特征,得到步态时空特征;本发明进一步的推动了基于深度学习的步态识别研究进展。