一种基于三目视觉数据的个体步态识别方法

摘要

本发明提供一种基于三目视觉数据的个体步态识别方法，包括以下步骤：S1：采集多角度下的人体轮廓信息；S2：提取每个角度的人体轮廓信息下的步态动力学特征，形成步态模式库；S3：根据步骤S2提取得到的步态动力学特征，构建每个角度下的步行深度学习模型；S4：获取待识别的多角度人体轮廓信息下的步态动力学特征，与已有的步态模式库中进行基于步态动力学特征的识别误差；S5：根据所得识别误差的大小判断每个角度下的步态深度学习模型学习所得的特征向量在最终分类任务中的权重值，实现步态识别。本发明把多个不同观测视角下的步态信息融合，提取综合特征。因此更加适应实际应用中复杂多变的内外因素的影响，有较强的实用性和可操作性。