(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210397625.0 (22)申请日 2022.04.15 (71)申请人 杭州电子科技大 学 地址 310018 浙江省杭州市杭州经济技 术 开发区白杨街道 2号大街1 158号 (72)发明人 方乾萍　应娜　陈华华　杨雪滢　 王来龙　舒勤　梅庭杰　 (74)专利代理 机构 浙江永鼎律师事务所 3 3233 专利代理师 周希良 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种多视角步态 识别方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于两个正交视角方向 的特征分开提取的多视角步态识别方法及系统， 方法具体步骤： S1.采集得到多视角、 多协 变量情 况的步态数据集， 并对数据集进行预处理； S2.将 预处理后的输入送入训练好的特征提取网络， 提 取出90°和0°两个视角方向成分的特征向量； 同 时， 根据输入的样本识别出样本的协变量， 并得 到协变量向量； S3.根据得到的协 变量向量， 对步 骤S2的特征向量做加权处理， 得到最终的步态特 征向量； S4.设置注册集， 注册集中只含有90 °和 0°两个视角方向的样本； S5.通过对比网络输出 的步态特征与注册集的步态特征， 分类得到输入 的身份信息。 本发明实现了多视角、 多携带物状 态的步态识别的目的， 有效降低了协 变量对步态 识别的影响。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114694262 A 2022.07.01 CN 114694262 A 1.一种多视角步态 识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.采集得到多视角、 多协变量情况的步态数据集， 并对数据集进行 预处理； S2.将预处理后的输入送入训练好的特征提取网络， 提取出90 °和0°两个视角方向成分 的特征向量； 同时， 根据输入的样本识别出样本的协变量， 并得到协变量向量； S3.根据得到的协变量向量， 对步骤S2的特征向量做加权处理， 得到最终的步态特征向 量； S4.设置注 册集， 注册集中只含有90 °和0°两个视角方向的样本； S5.通过对比网络 输出的步态特 征与注册集的步态特 征， 分类得到 输入的身份信息 。 2.根据权利要求1所述的一种多视角步态 识别方法， 其特 征在于， 步骤S1具体包括： 对采集的步态数据集中的视频帧进行帧级分解， 得到帧级步态图像， 并对帧级步态图 像做二值化、 裁剪处理， 得到步态剪影图。 3.根据权利要求2所述的一种 多视角步态识别方法， 其特征在于， 对于模型1， 将一个周 期的步态轮廓图进行GEI归一 化处理， 作为输入进入 模型网络中。 4.根据权利要求2所述的一种 多视角步态识别方法， 其特征在于， 对于模型2， 得到的步 态剪影图序列 作为输入进入 模型网络中。 5.根据权利要求3或4所述的一种多视角步态 识别方法， 其特 征在于， 步骤S2中： ①识别出输入样本的协变量， 协变量为相互独立作用的若干类， 包括输入样本的视角、 携带物情况、 光照强度。 ②识别出协变量后， 获取对应的协变量向量， 不同的协变量对应不同的协变量向量。 6.根据权利要求5所述的一种多视角步态 识别方法， 其特 征在于， 步骤S3具体是： 根据识别出的协变量的差异， 对特 征向量做加权处 理， 得到最终的步态特 征向量。 7.根据权利要求6所述的一种多视角步态 识别方法， 其特 征在于， 步骤S4具体如下： 视角为90 °的、 无其它协变量干扰的样本送入训练好的90 °特征提取网络， 得到 视角为0°的、 无其它协变量干扰的样本送入训练好的0 °特征提取网络， 得到 再将二 者拼接得到一个注 册集样本 最终得到包 含N个目标的注 册集F： 8.根据权利要求7所述的一种 多视角步态识别方法， 其特征在于， 步骤S5采用分类器对 网络输出的特 征向量进行身份识别。 9.一种多视角步态 识别系统， 其特 征在于， 包括以下模块： 预处理模块： 采集得到多视角、 多协变量情况的步态数据集， 并对数据集进行 预处理； 协变量向量识别 模块： 将预处理后的输入送入训练好的特征提取网络， 提取出90 °和0° 两个视角方向成分的特征向量； 同时， 根据输入的样本识别出样本的协变量， 并得到协变量 向量； 加权处理模块： 根据得到的协变量向量， 对特征向量做加权处理， 得到最终的步态特征 向量； 注册集设置模块： 设置注 册集， 注册集中只含有90 °和0°两个视角方向的样本； 身份信息获取模块： 通过对比网络输出的步态特征与注册集的步态特征， 分类得到输权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114694262 A 2入的身份信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114694262 A 3