基于人体步态信息进行身份识别的方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人体步态信息进行身份识别的方法、系统及存储介质，所述方法包括：根据采集的待测者的实时步态视频，得到帧序列图像；将帧序列图像输入目标检测网络模型，得到人体检测框；根据人体检测框提取人体轮廓图；利用三维卷积神经网络架构对人体轮廓图进行特征提取，包括对预处理后图像进行时间特征的聚合和多尺度空间特征的提取，再对提取后的特征图进行降维和分块，最后聚合每块特征块的特征并映射到特征判别空间进行推理和身份识别；识别成功后对人体检测框进行加密。本发明专利技术通过采用目标检测网络模型和实例分割技术，以及构建的三维卷积神经网络架构进行特征提取和融合，提高了步态识别的鲁棒性和准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理及深度学习，具体涉及一种基于人体步态信息进行身份识别的方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

1、人的生物特征是每个人独一无二的特点，具有普遍性、唯一性、恒久性、可采集性等多重特点，生物识别技术(biometrics，也称生物测定学)，是指用数理统计方法对生物进行分析，现多指对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体的计算机技术，常见的生物特征包括dna、指纹、脸相等生理特征以及笔迹、步态等行为特征。

2、其中步态识别是根据走路姿势来识别人身份的一种方法，作为新一代生物特征识别技术，步态以其可远距离观察、非接触式采集、隐蔽性好、非面部特征敏感性、不易被模仿等优势引起了研究人员的广泛重视，具有广阔的应用场景，如应用在公共安保系统、公司机要数据保护处等保密性和安全性要求更高的特殊应用场所。

3、为规范生物特征识别识别技术应用，国家网信办2023年8月8日发布的《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)》，从公共场所、经营场所、可能侵害他人隐私的场所等作出要求，同时针对远距离、无感式辨识等生物特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人体步态信息进行身份识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括随机旋转、随机翻转、仿射变换和随机擦除。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时空特征提取模块包括时间聚合模块和多尺度空间卷积模块；所述时间聚合模块为两个支路，每个支路为一组三维卷积核，两组三维卷积核的大小不同；所述多尺度空间卷积模块为三个支路；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用全局平均池化和全局最大池化聚合每块的特征。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据判别特征，...

【技术特征摘要】

1.一种基于人体步态信息进行身份识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括随机旋转、随机翻转、仿射变换和随机擦除。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时空特征提取模块包括时间聚合模块和多尺度空间卷积模块；所述时间聚合模块为两个支路，每个支路为一组三维卷积核，两组三维卷积核的大小不同；所述多尺度空间卷积模块为三个支路；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用全局平均池化和全局最大池化聚合每块的特征。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据判别特征，对人体进行身份识别，包括：

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：吴芃毅，谢巍，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：