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摘 要:本发明公开了一种基于GEI和TripletLoss‑DenseNet的步态识别方法,该方法将步态能量图GEI作为网络的输入,采用稠密连接方式连接网络各层,并使用三元组损失函数计算训练的损失值,通过优化损失值,反向传播更新模型参数,训练网络模型直至该模型收敛。经过网络的训练,最终将GEI映射为特定空间S上一维数组表示的特征向量,并用特征向量间的欧氏距离表示行人的相似度,通过相似度来匹配步态识别人的身份。通过在CASIA步态数据库的DatasetB上进行测试,体现了该模型具有较强的特征映射能力,证明了本发明能在训练样本较少的情况下训练出性能优越的基于步态的识别模型,而且具有跨视角识别、模型参数少等优点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810518121.3 | 专利名称: | 一种基于GEI和TripletLoss-DenseNet的步态识别方法 |
申请日: | 2018-05-27 | 申请/专利权人 | 北京工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 北京市朝阳区平乐园100号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 SE R P L LED芯片搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-08 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108921019B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |