[发明专利]一种基于深度学习的改进损失函数的步态识别方法在审
| 申请号： | 202010696163.3 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111985332A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 胡海根;汪鹏飞;吴泽成;周乾伟;李小薪;钱汉望 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的改进损失函数的步态识别方法，包括以下步骤：步骤1、获取行人步态数据集；步骤2、对步骤1得到的训练数据进行预处理，利用中心线原则将数据切割成64*64；步骤3、搭建深度卷积神经网络；步骤4、设计损失函数；步骤5、初始化神经网络参数；步骤6、训练搭建好的神经网络，将步骤2得到的训练样本作为输入，对应的实际身份标签作为输出，成批次地输入到网络中，计算损失后，通过反向传播算法，调整网络参数和损失函数的权重；步骤7、使用训练好的网络对未知数据进行识别，分为注册与识别两个阶段。通过本发明的方法能够更好的保留时间和空间维度上的运动信息，在背包、穿大衣等复杂场景下达到更好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 改进 损失 函数 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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