[发明专利]用于生成步态识别模型的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成步态识别模型的方法，包括：

获取训练样本集合，其中，训练样本包括第一无线频谱、第二无线频谱和第三无线频谱，第一无线频谱和第二无线频谱为表征同一用户的步态的无线频谱，第一无线频谱和第三无线频谱为表征不同用户的步态的无线频谱；

基于所述训练样本集合和预设的损失函数训练得到所述步态识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述训练样本集合和预设的损失函数训练得到所述步态识别模型，包括：

执行如下训练步骤：

对于所述训练样本集合中的训练样本，将该训练样本的第一无线频谱、第二无线频谱和第三无线频谱分别输入到初始卷积神经网络，得到分别与输入的第一无线频谱、第二无线频谱和第三无线频谱对应的第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息；

基于所得到的第一特征信息集合、第二特征信息集合和第三特征信息集合，确定所述损失函数的值是否小于或等于预设数值；

若所述损失函数的值小于或等于所述预设数值，将初始卷积神经网络确定为所述步态识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述训练样本集合和预设的损失函数训练得到所述步态识别模型，还包括：

若所述损失函数的值大于所述预设数值，调整初始卷积神经网络的参数，使用调整后的初始卷积神经网络作为初始卷积神经网络，继续执行所述训练步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，第一无线频谱、第二无线频谱和第三无线频谱选自预先存储的无线频谱集合，所述无线频谱集合中的无线频谱通过如下步骤生成：

在样本用户沿预设路线行走期间，对样本用户所在区域的目标位置进行无线信号采集，得到采用信道状态信息CSI描述的无线信号；

对采集的无线信号进行去噪处理；

对去噪后的无线信号进行时频变换，得到表征样本用户的步态的无线频谱。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，无线信号包括无线保真Wi-Fi信号或毫米波信号。

6.一种用于识别步态的方法，包括：

获取表征待识别用户的步态的无线频谱；

将所述无线频谱输入到采用权利要求1-5之一所述的方法生成的步态识别模型，得到所述待识别用户的特征信息；

将所述特征信息与预存特征信息进行匹配；

基于匹配结果生成所述待识别用户的识别结果。

7.一种用于生成步态识别模型的方法，所述步态识别模型包括第一子识别模型和第二子识别模型，所述方法包括：

获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本包括第一步态能量图、第二步态能量图和第三步态能量图，第一步态能量图和第二步态能量图为表征同一用户的步态的步态能量图，第一步态能量图和第三步态能量图为表征不同用户的步态的步态能量图；

获取第二训练样本集合，其中，第二训练样本包括第一无线频谱、第二无线频谱和第三无线频谱，第一无线频谱和第二无线频谱为表征同一用户的步态的无线频谱，第一无线频谱和第三无线频谱为表征不同用户的步态的无线频谱；

基于所述第一训练样本集合和预设的损失函数训练得到所述第一子识别模型；

基于所述第二训练样本集合和所述损失函数训练得到所述第二子识别模型；

根据所述第一训练样本集合中第一训练样本的数量以及所述第二训练样本集合中第二训练样本的数量，确定所述第一子识别模型的模型输出与所述第二子识别模型的模型输出分别在所述步态识别模型的输出中的权重。