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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种步态识别模型的建立方法及步态识别方法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：CN116434337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310374003.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种步态识别模型的建立方法及步态识别方法是由王好谦;闫嘉依设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种步态识别模型的建立方法及步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种步态识别模型的建立方法及步态识别方法，其中步态识别方法包括以下步骤：获取目标视频片段，通过蒙皮多人线性模型生成模块逐帧计算并生成蒙皮多人线性模型，得到形状参数和姿态参数；将结果输入蒙皮多人线性模型特征提取模块中，得到每帧的形状特征和每帧的姿态特征；将形状特征和姿态特征分别经过聚合模块进行处理；将结果输入基于人体部位的图池化模块中，得到人体部位特征，并将其与时间聚合的形状特征相加；将结果输入到步态表示模块得到目标人物的步态表示，并根据与已知视频片段的相似度得到步态识别结果。本发明能够得到步态的三维信息表示，使步态识别具有视觉鲁棒性及衣着鲁棒性，且能够使模型收敛更快，降低训练成本。

本发明授权一种步态识别模型的建立方法及步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标视频片段，通过蒙皮多人线性模型生成模块逐帧计算并生成蒙皮多人线性模型，得到形状参数和姿态参数； S2：将所述形状参数和所述姿态参数输入蒙皮多人线性模型特征提取模块中，得到每帧的形状特征和每帧的姿态特征； S3：将所述形状特征和所述姿态特征分别经过聚合模块进行集合池化处理，将所述形状特征和所述姿态特征聚合，得到时间聚合的形状特征和时间聚合的姿态特征； S4：将所述时间聚合的姿态特征输入基于人体部位的图池化模块中，得到人体部位特征，并将所述人体部位特征与时间聚合的形状特征相加； S5：将相加后的特征输入到步态表示模块得到目标人物的步态表示，并根据与已知视频片段的相似度得到步态识别结果； 其中，步骤S4中将所述时间聚合的姿态特征输入基于人体部位的图池化模块中，得到人体部位特征具体包括以下步骤： S41：构建横向特征列表，其中的横向特征能够捕捉人体横向特征和多尺度特征； S42：构建肢体特征列表，其中的肢体特征能够聚焦于人行走时的四肢特征； S43：构建躯干列表，所述躯干列表编码人体朝向信息； S44：将所述横向特征列表、所述肢体特征列表与所述躯干列表分别进行全局池化并相加，得到所述人体部位特征； 步骤S5中，所述步态表示模块通过将步骤S4的结果经线性层处理，并批归一化得到目标人物的步态表示。

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