[发明专利]基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端在审
| 申请号： | 202210208495.1 | 申请日： | 2022-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN114582018A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 刘富;段纪鲁;康冰;侯涛;刘云;侯震;杜成岩 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 朱阳波 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端，所述方法包括：将卷积层、批归一化层、带激活函数的激活层依次连接形成改进的基本卷积单元，并引入序列注意力，形成基本序列注意力卷积模块；根据视频图像大小选定多个基本序列注意力卷积模块依次连接，并连接平均池化层搭建步态识别卷积神经网络；利用搭建的步态识别卷积神经网络训练完整的步态识别模型；将需要识别的视频数据输入训练好的步态识别模型进行步态识别。本发明的步态识别卷积神经网络在每一层都对时间特征进行综合，网络模型对噪声有较强的抑制能力，同时可以利用前后序列图的特征对缺失进行恢复，使得网络模型效果较好，平均准确率有较大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 卷积 神经网络 步态 识别 方法 装置 智能 终端 | ||
【主权项】：
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