[发明专利]一种步态信息识别方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种步态信息识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

获取视频图像中人物行走的步态预处理数据；

对所述步态预处理数据进行身份特征提取，得到所述步态预处理数据对应的身份特征数据；

分别计算所述身份特征数据与预存储的每个真实特征数据的相似度值；

将与所述身份特征数据相似度值最高且其相似度值大于预设阈值的所述真实特征数据对应的身份标记作为识别结果。

2.根据权利要求1所述的步态信息识别方法，其特征在于，所述分别计算所述身份特征数据与预存储的每个真实特征数据的相似度值，具体包括：

将所有所述真实特征数据和所述身份特征数据均分别向量化，得到多组真实特征数据向量和身份特征数据向量；

分别计算每组所述真实特征数据向量与所述身份特征数据向量的相似度值。

3.根据权利要求2所述的步态信息识别方法，其特征在于，所述计算所述真实特征数据向量和所述身份特征数据向量的相似度值，具体包括：

计算所述真实特征数据向量和所述身份特征数据向量的余弦值作为所述相似度值。

4.根据权利要求1所述的步态信息识别方法，其特征在于，所述对所述步态预处理数据进行身份特征提取，得到所述步态能量图对应的身份特征数据，具体包括：

将所述步态预处理数据输入到识别模型中；

获取所述识别模型对所述步态预处理数据进行身份特征提取后，输出的所述身份特征数据。

5.根据权利要求4所述的步态信息识别方法，其特征在于，所述识别模型的训练方法包括：

S11、获取任意视频图像中人物行走的第一步态预处理数据；

S12、获取所述任意视频图像中人物行走的第二步态预处理数据；

S13、将所述第二步态预处理数据和所述第一步态预处理数据输入识别模型分别进行身份识别和数据识别，根据身份识别结果和和数据识别结果对所述识别模型进行参数训练迭代，得到所述识别模型。

6.根据权利要求5所述的步态信息识别方法，其特征在于，所述S13具体包括：

S21、根据所述第二步态预处理数据生成第二步态能量图，根据所述第一步态预处理数据生成第一步态能量图；

S22、将所述第二步态能量图和所述第一步态能量图进行混合得到多张不同动作姿态的识别步态能量图，将所述识别步态能量图输入所述识别模型进行身份识别和数据识别；

S23、分别得到每张所述识别步态能量图的身份识别概率分布，作为所述身份识别结果；

S24、确认所述识别模型对每张识别步态能量图属于第二步态能量图或第一步态能量图的识别是否准确，作为所述数据识别结果；

S25、根据每张所述识别步态能量图的所述身份识别结果计算身份识别损失；

S26、根据每张所述识别步态能量图的数据识别结果计算数据真假判别损失；

S27、判断所述身份识别损失和数据真假判别损失是否均满足预设条件；

若是，则输出所述识别模型；若否，则以损失反向传播方法对所述识别模型的预设参数进行更新，进行S21～S27。