[发明专利]一种步态特征提取方法及基于步态特征的行人身份识别方法有效
| 申请号： | 201910295000.1 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110084156B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 郭璠;向达;唐琎;吴志虎;肖晓明;高琰 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 杨萍 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种步态特征提取方法及基于步态特征的行人身份识别方法，步态特征提取方法包括以下步骤：步骤A：对步态图像序列中的每一帧步态图像，获取其中行人所在区域，作为感兴趣区域；步骤B：分割感兴趣区域中的行人目标；步骤C：获取每一帧步态图像中行人目标的关节点位置信息；步骤D：基于该步态图像序列的各帧步态图像中行人目标的关节点位置信息，进行步态周期检测；步骤E：根检测出的步态周期，合成该步态图像序列对应的步态能量图，作为步态特征。基于提取出的步态特征利用判别网络和对比网络对行人目标进行判断或识别。本发明较好解决了步态识别领域小样本分类中样本量不足的问题，且算法实时性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 步态 特征 提取 方法 基于 行人 身份 识别 | ||
【主权项】：
1.一种步态特征提取方法，其特征在于，从一个步态图像序列提取步态特征，包括以下步骤：步骤A：对于该步态图像序列中的每一帧步态图像，获取其中行人所在区域，将得到的区域作为感兴趣区域；步骤B：使用人体语义分割网络分割感兴趣区域中的行人目标；步骤C：利用人体关节点检测技术，获取每一帧步态图像中行人目标的关节点位置信息；步骤D：基于该步态图像序列的各帧步态图像中行人目标的关节点位置信息，进行步态周期检测；步骤E：根据检测出的步态周期，合成该步态图像序列对应的步态能量图，作为步态特征。
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