[發明專利]用于生成步態識別模型的方法和裝置

在審

• 申請號: 201811463430.1
• 申請日: 2018-12-03
• 公開（公告）號: CN111259700A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 劉武;梅濤;程昱昊
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本申請實施例公開了用于生成步態識別模型的方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取訓練樣本集合，其中，訓練樣本包括第一無線頻譜、第二無線頻譜和第三無線頻譜，第一無線頻譜和第二無線頻譜為表征同一用戶的步態的無線頻譜，第一無線頻譜和第三無線頻譜為表征不同用戶的步態的無線頻譜；基于訓練樣本集合和預設的損失函數訓練得到步態識別模型。該實施方式能夠提高步態識別的準確率。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，具體涉及用于生成步態識別模型的方法和裝置。

背景技術

步態識別是近年來越來越多的研究者所關注的一種較新的生物特征識別技術，它是通過人們走路的姿態來進行身份識別的方法。步態是指人們行走時的方式，是一種復雜的行為特征。與其他的生物識別技術相比，步態識別具有非接觸、遠距離和不容易偽裝的優點，在某些領域(例如，智能視頻監控領域)比圖像識別更具優勢。

相關技術通常以視覺信號為基礎進行步態識別。例如，直接從捕獲的圖片中提取有關于步態的特征。然而，在實際應用中，環境的光照、障礙物等因素會影響步態識別的準確率。

發明內容

本申請實施例提出了用于生成步態識別模型的方法和裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于生成步態識別模型的方法，該方法包括：獲取訓練樣本集合，其中，訓練樣本包括第一無線頻譜、第二無線頻譜和第三無線頻譜，第一無線頻譜和第二無線頻譜為表征同一用戶的步態的無線頻譜，第一無線頻譜和第三無線頻譜為表征不同用戶的步態的無線頻譜；基于訓練樣本集合和預設的損失函數訓練得到步態識別模型。

在一些實施例中，基于訓練樣本集合和預設的損失函數訓練得到步態識別模型，包括：執行如下訓練步驟：對于訓練樣本集合中的訓練樣本，將該訓練樣本的第一無線頻譜、第二無線頻譜和第三無線頻譜分別輸入到初始卷積神經網絡，得到分別與輸入的第一無線頻譜、第二無線頻譜和第三無線頻譜對應的第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息；基于所得到的第一特征信息集合、第二特征信息集合和第三特征信息集合，確定損失函數的值是否小于或等于預設數值；若損失函數的值小于或等于預設數值，將初始卷積神經網絡確定為步態識別模型。

在一些實施例中，基于訓練樣本集合和預設的損失函數訓練得到步態識別模型，還包括：若損失函數的值大于預設數值，調整初始卷積神經網絡的參數，使用調整后的初始卷積神經網絡作為初始卷積神經網絡，繼續執行訓練步驟。

在一些實施例中，第一無線頻譜、第二無線頻譜和第三無線頻譜選自預先存儲的無線頻譜集合，無線頻譜集合中的無線頻譜通過如下步驟生成：在樣本用戶沿預設路線行走期間，對樣本用戶所在區域的目標位置進行無線信號采集，得到采用CSI描述的無線信號；對采集的無線信號進行去噪處理；對去噪后的無線信號進行時頻變換，得到表征樣本用戶的步態的無線頻譜。

在一些實施例中，無線信號包括Wi-Fi信號或毫米波信號。

第二方面，本申請實施例提供了一種用于識別步態的方法，該方法包括：獲取表征待識別用戶的步態的無線頻譜；將無線頻譜輸入到采用第一方面中任一實現方式描述的方法生成的步態識別模型，得到待識別用戶的特征信息；將特征信息與預存特征信息進行匹配；基于匹配結果生成待識別用戶的識別結果。