发明专利已授权

基于双通道卷积神经网络的人体身份识别方法

📄 申请号：CN202011231854.2 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2020-11-06

公开号

CN112433207B

公开日

2024-05-28

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01S13_58

IPC 分类号

G01S13_58 , G01S7_41 , G06V40_20 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

身份识别深度学习图像识别生物特征识别卷积神经网络身份识别

应用场景

身份认证, 安防监控, 智能门禁, 金融支付, 刑侦追踪

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

基于双通道卷积神经网络的人体身份识别方法，属于目标识别领域，为了解决传统基于整体或局部微多普勒特征的人体身份识别算法识别准确率较低的问题，首先，基于Boulic模型构建符合实际场景的人体体态及姿态模型；其次，基于所构建体态及姿态模型估计人体各部位空间位置；而后，基于雷达方程构造人体运动雷达回波模型以获取人体运动微多普勒信息；再次，将微多普勒图变换为梅尔倒谱图以增强全局微多普勒特征，基于分量分离方法去除躯干强反射以增强局部肢体微多普勒特征；最后将增强全局及局部特征经DC‑CNN深度融合以实现有效人体身份识别，实验结果表明，与现有主流识别方法相比，所提方法可有效提升人体身份识别准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种浅色铜掺杂二氧化钛涤纶纤维的制备方法和产品及其应用

当前第 / 件

一种基于碳量子点的发光二极管的制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G01S13_58)

G01S13_00 G01S13_02 G01S13_04 G01S13_06 G01S13_08 G01S13_32 G01S13_34 G01S13_42 G01S13_44 G01S13_46 G01S13_50 G01S13_56 G01S13_58 G01S13_62 G01S13_66 G01S13_72 G01S13_74 G01S13_86 G01S13_87 G01S13_88 G01S13_89 G01S13_90 G01S13_91 G01S13_92 G01S13_93 G01S13_931 G01S13_933 G01S13_937 G01S13_95 覆盖29个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：73 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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