[发明专利]一种结合两个向量嵌入空间的高精度步态识别方法在审
申请号: | 202110109320.0 | 申请日: | 2021-01-27 |
公开(公告)号: | CN112818808A | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
发明(设计)人: | 申富饶;李雪健;韩峰;赵健 | 申请(专利权)人: | 南京大学;南京精识慧飞科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人: | 胡建华 |
地址: | 210046 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供了一种结合两个向量嵌入空间的高精度步态识别方法,包括:获取步态数据训练集,对步态数据训练集中的所有训练数据进行预处理,使用预处理后的训练数据进行训练,计算损失并优化网络参数后,得到训练完成的步态识别模型;获取步态数据测试集,对步态数据测试集中的所有测试数据进行预处理,将预处理后的测试数据输入训练完成的步态识别模型,获得步态识别结果。使用步态特征在欧式空间中计算三元组损失,使用归一化后的步态特征在余弦空间中计算带角度间隔的Softmax损失,两种损失的结合,同时考虑到了样本在欧式空间和余弦空间中的距离,从而能够更好地拉近相同人的步态特征,拉远不同人的步态特征,相较于现有技术,显著提升识别准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 结合 两个 向量 嵌入 空间 高精度 步态 识别 方法 | ||
【主权项】:
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