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基于全局和局部特征融合的步态识别方法

摘要

本发明提供了一种基于全局和局部特征融合的步态识别方法。该方法包括:通过三维卷积神经网络从标准化轮廓图中训练出全局步态特征;通过三维卷积神经网络从局部轮廓图中训练出局部步态特征;通过串行组合的方式对所述全局步态特征和局部步态特征进行串行融合,获得组合步态特征,利用所述组合步态特征进行步态识别。本发明利用全局和局部的特征融合派生出最佳特征子集,进行步态特征提取模型的建立,统一解决现有的步态识别方法中存在的特征集不够有价值的问题,从而可以获得较好的步态识别结果。

著录项

  • 公开/公告号CN109446991A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京交通大学;

    申请/专利号CN201811277328.2

  • 发明设计人 张顺利;林贝贝;

    申请日2018-10-30

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11255 北京市商泰律师事务所;

  • 代理人黄晓军

  • 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

  • 入库时间 2024-02-19 07:20:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K9/00 申请公布日:20190308 申请日:20181030

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2019-04-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20181030

    实质审查的生效

  • 2019-03-08

    公开

    公开

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