公开(公告)号：CN114973422A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210844535.1

申请日：2022-07-19

Applicant: 南京应用数学中心

Inventor： 丘成桐 ,  李新德 ,  盛维杰

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于三维人体建模点云特征编码的步态识别方法，涉及人体三维建模和步态识别领域。从步态视频中获取三维点云序列数据，提出了一种基于点云特征编码的步态识别模型，该模型设计了一种关节点感知的点云区域划分方法，首先将无序的点特征映射到有序的骨架关节上来聚合局部信息，然后设计多层级点特征编码捕捉关节点邻域局部空间几何特征，并通过区域特征编码捕捉关节点间的全局依赖，最后构建时序特征编码器学习全局时空动态特征进行步态识别。本发明从高维度的时序点云数据中捕捉具有鉴别性的局部空间依赖和全局动态特征，对现有的基于模型步态识别方法进行了实质性的改进，提升了现实场景非受控视角下步态识别的准确性和鲁棒性。