[发明专利]一种基于深度相机和3D卷积神经网络的步态识别方法有效
| 申请号： | 201710112825.6 | 申请日： | 2017-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN107103277B | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 王海滨;马胜涛 | 申请（专利权）人： | 中科唯实科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京律恒立业知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11416 | 代理人： | 顾珊;庞立岩 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度相机和3D卷积神经网络的步态识别方法，其特征在于，包括步骤：a)利用深度相机采集行人步态的RGB‑D图像序列；b)获取每帧图像的步态剪影以及剪影对应的深度图像剪影；c)将每帧剪影图像和深度图像剪影组成双通道的步态图像；d)归一化步态图像序列；e)将步态图像序列输入3D卷积神经网络，前向传播并输出识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 相机 卷积 神经网络 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度相机和3D卷积神经网络的步态识别方法，其特征在于，包括步骤：a)利用深度相机采集行人步态的RGB‑D图像序列；b)获取每帧图像的步态剪影以及剪影对应的深度图像剪影；c)将每帧剪影图像和深度图像剪影组成双通道的步态图像；d)归一化步态图像序列；e)将步态图像序列输入3D卷积神经网络，前向传播并输出识别结果。
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