[发明专利]一种基于感知压缩的步态识别方法有效
| 申请号： | 201910145289.9 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109902623B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 叶心汝;王勇;曹佳禾 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于感知压缩的步态识别方法，包括：采集行人的步态图像后进行预处理，得到步态能量图；对步态能量图进行感知压缩，在测量矩阵上进行随机投影，得到降维后的步态能量图；将降维后的步态能量图作为步态识别网络的输入，所述步态识别网络包括输入层、隐含层与输出层，所述隐含层为感知机单元，在标签的监督下，对步态识别网络进行训练，得到训练完成后对应的步态识别模型；将待测行人的步态图像经过预处理和感知压缩后，作为步态识别模型的输入，输出行人身份的预测概率。在该方法中，步态能量图经感知压缩后的区分度不变，在保留了可供分类信息的同时降低了数据维度，在感知机模型中的效率大大高于普通卷积神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 感知 压缩 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于感知压缩的步态识别方法，包括以下步骤：(1)采集行人的步态图像后进行预处理，所述预处理包括将行人的步态图像转变为步态剪影图、将一个步态周期内的步态剪影图叠加得步态能量图；(2)对步态能量图进行感知压缩，在测量矩阵上进行随机投影，得到降维后的步态能量图；(3)将降维后的步态能量图作为步态识别网络的输入，所述步态识别网络包括输入层、隐含层与输出层，所述隐含层为感知机单元，在标签的监督下，对步态识别网络进行训练，得到训练完成后对应的步态识别模型；(4)将待测行人的步态图像经过预处理和感知压缩后，作为步态识别模型的输入，输出行人身份的预测概率。
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