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公开(公告)号：CN111476077A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010012500.2
申请日：2020-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的多视角步态识别方法，属于计算机视觉和机器学习技术领域，包括S1：采集人的步态，从每段视频序列中随机抽取n帧，通过背景减除法提取步态轮廓图；S2：将提取的n张目标轮廓图进行预处理；S3：以人体运动的幅度来表示周期性变化，检测一个步态周期内的轮廓图；S4：以单一通道的步态能量图为基础，将步态序列中的帧映射到不同的通道，根据帧的幅度确定通道的边界；S5：将获得的多通道步态模板组成用于输入的集合，对每个模板提取特征后再将这些特征进行聚合；S6：选择度量学习的方法，提出具有增强约束的Triplet Loss函数来学习到最优的特征，辨别得到的特征聚合向量进行识别。
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