一种步态特征提取方法
公开
摘要
本发明公开了一种步态特征提取方法，首先采集行走、起身和爬楼梯三种步态方式下的视频数据，将二维视频序列转换为二元轮廓序列并进行标准化处理，合成为步态能量图GEI，提高效率；然后结合卷积神经网络CNN和轻量注意力模块CBAM进行单步态特征图提取，减少重要信息的丢失，并通过多步态全局注意力机制突出更能体现目标步态特征的步态方式；最后经过特征映射得到判别性更高的步态特征表示。与现有方法相比，本发明通过深度神经网络提取多步态特征，极大减少了人工工作量，为用户提供更加可靠的步态特征信息。
基本信息
专利标题 ：
一种步态特征提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565977A
申请号 ：
CN202210260688.1
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李家辉刘勇国朱嘉静张云李巧勤
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
代理机构 ：
成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
苟铭
优先权 ：
CN202210260688.1
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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