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龙图腾网获悉山东大学;哈尔滨工程大学;哈尔滨工业大学申请的专利缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119693971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411855026.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法及系统是由贲晛烨;徐尊晓;国强;黄天欢;项学智;孟维晓设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于步态识别技术领域，具体涉及一种缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法及系统，将缺失视角条件下的受限步态序列输入该跨视角步态识别框架，利用上述任意视角下的步态序列转换通路实现现有视角到缺失视角的步态序列生成，利用扩充后的全部步态序列训练步态识别模型，使用训练后的模型完成缺失视角条件的跨视角步态识别。其优点在于，跨视角步态序列生成模型，能够以某ID身份现有的任一视角下的步态信息为约束，基于任意缺失视角下的线索帧，生成该缺失视角下同ID身份的步态序列，提供了一种基于跨视角转换通路的缺失视角步态序列生成方法。

本发明授权缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取原始数据集合，并进行数据预处理，处理后的数据集具有统一设定的目录结构，利用数据集对步态特征提取器、特征空间变换器和强化学习模型进行训练； S2.利用步态特征提取器提取数据集合中的步态身份嵌入特征； 步态特征提取器包括空间编码器和时间编码器；对于数据集合中每个ID的单条步态序列，利用空间编码器分别对序列中每帧图像提取空间特征，所有帧的空间特征输入时间编码器以融合时间特征，之后通过特征分类头进行特征维度变换得到步态身份嵌入特征； S3.若原始的步态序列大于等于阈值，利用特征空间变换器减小单帧图像的尺寸后，输入去噪模型中进行训练；若步态身份嵌入特征像素小于阈值，则输入去噪模型中进行训练；训练完成后特征空间变换器恢复图像尺寸，完成步态数据的重构； 去噪模型以现有的U-net结构为基本框架，加入由步态特征提取器所提取到的步态身份嵌入特征，和用以引导步态生成的线索帧，将步态身份嵌入特征和线索帧融入去噪过程的交叉注意力交互中，经过多次迭代，从高斯纯噪声采样生成步态序列； S4.将去噪后的生成步态序列输入强化学习模块，并对生成的缺失视角下连续步态帧中偏离客观物理规律的不连续肢体动作进行配准修正，最终输出该ID在此缺失视角下的步态序列图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;哈尔滨工程大学;哈尔滨工业大学，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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