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本发明公开了一种基于3D稠密卷积神经网络的步态识别方法，该方法中的网络利用3D卷积提取步态在时间维度上的变换特征，同时拥有DenseNet结构的特征保留能力。本发明在网络深度较浅，训练样本较少的情况下训练出性能优越的可根据视频中的步态识别其身份的分类识别模型。通过在CASIA步态数据库的Dataset A上进行测试, 证明该方法能在训练样本不充足的情况下训练出实用的步态识别模型，且具有训练速度快，模型参数少，识别率高的优点, 并在单一视角或跨视角情况下都具有可观的识别能力。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201810113101.8
Filing Date： 2018-02-05
Publication Date： 2018-08-28
Pub. No.： CN108460340A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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