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公开(公告)号：CN109902646A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910173857.6
申请日：2019-03-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆网络的步态识别方法，包括：步骤1.1，获取已知身份标签的新个体的行走视频；步骤1.2，将行走视频拆分成Mi张连续步态图像，对Mi张连续步态图像进行预处理得到步态图片序列；步骤1.3，从步态图片序列中截取T张连续步态图像，作为步态图片序列训练样本；步骤2，以新个体的步态图片序列训练样本为输入、相应的身份标签为输出，训练长短时记忆网络得到身份识别模型；步骤3，获取待识别个体的行走视频，按步骤1.2和步骤1.3获取待识别个体的步态图片序列测试样本，并输入到身份识别模型中，从而得到待识别个体的身份标签。本发明有效利用步态图片序列的前后时序关系，提高对待识别个体身份识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112989889A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911302215.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于姿态指导的步态识别方法，其包括：步骤1：进行步态数据的采集以及预处理；步骤2：提取静态外观信息和姿态信息进行模型训练；步骤3：利用训练好的模型进行身份的识别与认证。其中，本发明结合人体轮廓和姿态信息进行步态识别，有效地提取骨架模型中的姿态信息，实现静态外观信息和姿态信息的融合，提高了识别结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112989889B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN201911302215.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于姿态指导的步态识别方法，其包括：步骤1：进行步态数据的采集以及预处理；步骤2：提取静态外观信息和姿态信息进行模型训练；步骤3：利用训练好的模型进行身份的识别与认证。其中，本发明结合人体轮廓和姿态信息进行步态识别，有效地提取骨架模型中的姿态信息，实现静态外观信息和姿态信息的融合，提高了识别结果的可靠性。
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