[发明专利]一种基于联合层次选择的子空间学习的跨视角步态识别方法有效
| 申请号： | 202010198551.9 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN113496149B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 贲晛烨;肖瑞雪;李玉军;陈雷;黄天欢;任家畅 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/774;G06V10/74 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 王楠 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于联合层次选择的子空间学习的跨视角步态识别方法，首先将目标视角和注册视角的步态样本划分为训练集和测试集，将两种视角步态数据同时进行层次分块划分，对于多层次的步态能量图块分别向量化后特征选择并进行级联；然后将注册视角和目标视角数据同时投影到公共子空间，通过构建跨视角对偶图的方式增强两者联系，投影的过程中进行有效特征选择和有效步态能量图块选择，去除冗余，形成公共子空间内注册样本集，通过训练的目标视角投影矩阵将测试目标视角数据投影到公共子空间中、形成公共子空间内目标样本集，采用欧式距离的最近邻方式对两个样本集进行步态识别。本发明将注册视角步态数据引入目标视角领域，增强跨视角步态识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 层次 选择 空间 学习 视角 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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