公开(公告)号：CN110163175A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910449120.2

申请日：2019-05-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 蔡哲栋 ,  应娜 ,  郭春生 ,  陈华华 ,  朱宸都 ,  刘赵森 ,  杨鹏

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于改进VGG-16网络的步态识别方法及系统，包括步骤：S1、基于改进VGG-16网络对原始行人步态数据集进行处理，提取静态特征和动态特征；S2、训练所述静态特征和动态特征，得到静态识别网络、动态识别网络、特征融合模块和综合识别模块；S3、基于所述静态识别网络、动态识别网络、特征融合模块和综合识别模块识别图像或视频中的步态。本发明与现有技术相比有如下优点：1.本发明结合卷积神经网络进行行人步态识别，利用卷积神经网络优秀的特征提取能力和计算能力，大幅提升对行人步态识别的准确性和实时性。2.本发明结合行人走路时的静态特征与动态特征进行步态识别，可以有效去除由于角度、衣着和距离远近造成的负面影响。