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龙图腾网恭喜中国人民公安大学申请的专利一种基于联合损失函数的多视角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：CN114462496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202111651191.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于联合损失函数的多视角步态识别方法是由张雅丽设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合损失函数的多视角步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于联合损失函数的多视角步态识别方法，其包括：采用GaitSet模型结构，只需要对每个样本的表示计算一次，就能够通过测量不同样本的表示之间的欧式距离来进行分类识别；采用Softmax和Triplet两个损失函数结合的联合损失函数进行联合训练的方法，增大步态示例类间距离，缩小步态示例类内距离，使得模型在多个损失函数的优化下，提高表征能力。本申请提出了一种损失联合监督的步态识别方法，增强模型的泛化能力，在不增加模型运算量的同时，提高携带包裹和穿大衣这两种行走状态下的识别正确率。当犯罪嫌疑人进行面部遮挡、伪装及光照条件较差时，人脸识别技术受限，步态识别技术可以作为人脸识别的重要补充间接应用于公安实践中。

本发明授权一种基于联合损失函数的多视角步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合损失函数的多视角步态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采用GaitSet模型结构，只需要对每个样本的表示计算一次，就能够通过测量不同样本的表示之间的欧式距离来进行分类识别；S2：采用Softmax和Triplet两个损失函数结合的联合损失函数进行联合训练的方法，增大步态示例类间距离，缩小步态示例类内距离，使得模型在多个损失函数的优化下，提高表征能力；步骤S2中Triplet损失函数用于训练差异性较小的示例，其具体公式为1： 其中，Lt表示损失，a表示锚anchor示例，p表示正positive示例，n表示负Negative示例，N表示一组Batch中的所有示例个数；步骤S2中Softmax损失函数用于处理图像多分类任务，其具体公式为2： 其中，Ls表示损失，Xi表示第i个步态图像的特征向量，yi是Xi的真实标签，b为偏置，与分别表示将Xi判别为yi类和j类的权向量，C表示总类别数，表示步态图像在类别yi上的得分，N表示总体训练样本数；步骤S2中的所述联合损失函数具体公式为3：Loss＝αLt+βLs3其中，α和β分别代表Triplet和Softmax两个损失函数的权重，当α＝0且β≠0时为Softmax损失函数，当β＝0且α≠0时为Triplet损失函数，当α≠0且β≠0时为联合损失函数；选定α＝0.1、β＝0.9。

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