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[發(fā)明專利]一種基于深度相機(jī)和3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710112825.6 申請日: 2017-02-28
公開(公告)號: CN107103277B 公開(公告)日: 2020-11-06
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王海濱;馬勝濤 申請(專利權(quán))人: 中科唯實(shí)科技(北京)有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06N3/04
代理公司: 北京律恒立業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11416 代理人: 顧珊;龐立巖
地址: 100080 北京市海*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 深度 相機(jī) 卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 步態(tài) 識別 方法
【說明書】:

發(fā)明提供了一種基于深度相機(jī)和3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別方法,其特征在于,包括步驟:a)利用深度相機(jī)采集行人步態(tài)的RGB?D圖像序列;b)獲取每幀圖像的步態(tài)剪影以及剪影對應(yīng)的深度圖像剪影;c)將每幀剪影圖像和深度圖像剪影組成雙通道的步態(tài)圖像;d)歸一化步態(tài)圖像序列;e)將步態(tài)圖像序列輸入3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前向傳播并輸出識別結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是一種基于深度相機(jī)和3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別方法,涉及圖像處理、模式識別、深度傳感器、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

步態(tài)識別是一種生物特征識別技術(shù),能夠根據(jù)視頻序列中行人走路的姿態(tài)識別行人身份;與傳統(tǒng)的指紋、人臉、虹膜等生物識別技術(shù)相比,具有非接觸識別、易于隱藏,采集方便等優(yōu)勢,尤其適用于遠(yuǎn)距離場景下的目標(biāo)識別任務(wù)。深度相機(jī)是一種能夠同時記錄RGB圖像和深度圖像的傳感器,與傳統(tǒng)相機(jī)相比,能夠?yàn)槟繕?biāo)識別任務(wù)提供更豐富、更立體的圖像信息。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的深度學(xué)習(xí)框架,隨著深度學(xué)習(xí)在圖像處理和模式識別方面的應(yīng)用,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用也越來越受到人們的重視,傳統(tǒng)的2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以圖像為輸入數(shù)據(jù),提取圖像數(shù)據(jù)的空間分布特征,3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以連續(xù)的圖像序列或視頻序列為輸入,能夠同時提取輸入數(shù)據(jù)在時間和空間的分布特征。深度相機(jī)和3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合應(yīng)用將會顯著提高步態(tài)識別的準(zhǔn)確率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供了一種基于深度相機(jī)和3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別方法,其特征在于,包括步驟:a)利用深度相機(jī)采集行人步態(tài)的RGB-D圖像序列;b)獲取每幀圖像的步態(tài)剪影以及剪影對應(yīng)的深度圖像剪影;c)將每幀剪影圖像和深度圖像剪影組成雙通道的步態(tài)圖像;d)歸一化步態(tài)圖像序列;e)將步態(tài)圖像序列輸入3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前向傳播并輸出識別結(jié)果。

優(yōu)選地,所述步驟d的具體步驟為:

d1)定位步態(tài)剪影的最上和最下像素點(diǎn),從而計(jì)算步態(tài)剪影的高度h0

d2)定位步態(tài)剪影的最左和最右像素點(diǎn),從而計(jì)算步態(tài)剪影的寬度w0

d3)根據(jù)步態(tài)剪影的高度和寬度,計(jì)算剪影的質(zhì)心位置;

d4)給定一個縱橫比r,以質(zhì)心為中心,用w0×h0的矩形裁剪步態(tài)圖像,其中w0=h0*r;

d5)將已裁剪的步態(tài)圖像等比例縮放到3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入尺寸;

d6)根據(jù)時間順序?qū)⒉綉B(tài)圖像重組成步態(tài)序列I1,其維度為wi×hi×ci×m,w1,h1,c1,m1分別為I1的寬度,高度,通道數(shù)和序列幀數(shù)。

優(yōu)選地,所述步驟e中3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播的步驟為:

e1)第一組3D卷積層,對步驟d)所得的圖像序列進(jìn)行3D卷積操作,卷積核大小為kw1×kh1×km1,步長為ks1,卷積核個數(shù)為kn1;其卷積輸出為

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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