一種結(jié)合兩個向量嵌入空間的高精度步態(tài)識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110109320.0 申請日 -
公開（公告）號 CN112818808A 公開（公告）日 2021-05-18
申請公布號 CN112818808A 申請公布日 2021-05-18
分類號 G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 申富饒;李雪健;韓峰;趙健 申請（專利權(quán)）人 南京精識慧飛科技有限公司
代理機構(gòu) 江蘇圣典律師事務所 代理人 胡建華
地址 210046 江蘇省南京市棲霞區(qū)仙林大道163號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種結(jié)合兩個向量嵌入空間的高精度步態(tài)識別方法，包括：獲取步態(tài)數(shù)據(jù)訓練集，對步態(tài)數(shù)據(jù)訓練集中的所有訓練數(shù)據(jù)進行預處理，使用預處理后的訓練數(shù)據(jù)進行訓練，計算損失并優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)后，得到訓練完成的步態(tài)識別模型；獲取步態(tài)數(shù)據(jù)測試集，對步態(tài)數(shù)據(jù)測試集中的所有測試數(shù)據(jù)進行預處理，將預處理后的測試數(shù)據(jù)輸入訓練完成的步態(tài)識別模型，獲得步態(tài)識別結(jié)果。使用步態(tài)特征在歐式空間中計算三元組損失，使用歸一化后的步態(tài)特征在余弦空間中計算帶角度間隔的Softmax損失，兩種損失的結(jié)合，同時考慮到了樣本在歐式空間和余弦空間中的距離，從而能夠更好地拉近相同人的步態(tài)特征，拉遠不同人的步態(tài)特征，相較于現(xiàn)有技術(shù)，顯著提升識別準確率。