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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本发明公开了一种身份识别方法和装置、存储介质及电子设备。其中，包括：对每个初始图像分别进行图像处理，得到各个初始图像对应的第一轮廓图序列；获取与第一轮廓图序列对应的第一骨骼图序列、第二轮廓图序列和第二骨骼图序列；将序列分别输入步态识别模型，以得到第一轮廓向量、第一骨骼向量、第二轮廓向量和第二骨骼向量；分别计算多组参考图像序列与对应的第一轮廓向量、第一骨骼向量、第二轮廓向量和第二骨骼向量之间的相似距离；根据相似距离确定出目标参考图像序列，并将目标参考图像序列对应的身份信息确定为目标对象的身份信息。本发明解决了使用单一的步态轮廓图使得步态识别准确性较低进而导致身份识别准确性较低的技术问题。
主权项：1.一种身份识别方法，其特征在于，包括：对目标视频对应的初始图像序列中的每个初始图像分别进行图像处理，得到各个所述初始图像各自对应的第一轮廓图所构成的第一轮廓图序列，其中，所述初始图像为所述目标视频中包含有目标对象的视频帧；获取与所述第一轮廓图序列对应的第一骨骼图序列、第二轮廓图序列和第二骨骼图序列，其中，所述第一骨骼图序列中包括与各个所述第一轮廓图分别对应的第一骨骼图，所述第二轮廓图序列中包括与各个所述第一轮廓图分别对应的第二轮廓图，所述第二骨骼图序列中包括与各个所述第一轮廓图分别对应的第二骨骼图；将所述第一轮廓图序列、所述第一骨骼图序列、所述第二轮廓图序列和所述第二骨骼图序列分别输入步态识别模型，以得到第一轮廓向量、第一骨骼向量、第二轮廓向量和第二骨骼向量，其中，所述步态识别模型为多层卷积神经网络模型；分别计算多组参考图像序列中每组参考图像序列的各个参考向量各自与对应的所述第一轮廓向量、所述第一骨骼向量、所述第二轮廓向量和所述第二骨骼向量之间的相似距离；根据所述相似距离确定出目标参考图像序列，并将所述目标参考图像序列对应的身份信息确定为所述目标对象的身份信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 身份识别方法和装置、存储介质及电子设备
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