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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于时空维度筛选的多特征融合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：CN115439930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211006528.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于时空维度筛选的多特征融合步态识别方法是由张家波;黄钟玉;高洁;徐光辉设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空维度筛选的多特征融合步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时空维度筛选的多特征融合步态识别方法，包括以下步骤：对输入的图像进行预处理；利用基干网络提取整体时空特征；采用多尺度的局部时序关系寻找局部空间特征，引入注意评分机制，重组获得潜在空间特征；利用空间维度滤波器筛选出显著时序特征；利用潜在空间特征聚合层和显著时序聚合层分别聚合潜在空间特征和显著时序特征；使用时间池化将所有特征序列映射到一个代表整个步态周期的特征中；利用空间池化将潜在空间特征映射到更具判别性的空间域；经过多特征融合后的输出，利用多个独立的全连接层将其映射到度量空间，其结果用于身份判别。本发明得到互相补充的时空特征、时序特征、空间特征，使得步态特征的表达更丰富和完整。

本发明授权一种基于时空维度筛选的多特征融合步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空维度筛选的多特征融合步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1计算每一帧输入步态图像的中心点，再从中心点出发向四周搜索轮廓的边缘临界点，根据上下左右四个边界点确定一个矩形框，将矩形框内的行人轮廓截取出来并对截取后的轮廓进行缩放得到固定大小的步态轮廓图； 2利用基干网络提取整体时空特征，所述基干网络包括三层，第一层由一个卷积和一个时间压缩率为r的时间池化组成；第二层由一个卷积和一个空间池化组成；第三层由两个卷积组成，则局部映射函数记为其中上标表示映射函数中所用卷积核的尺寸； 3采用多尺度的局部时序关系寻找最优的局部空间特征，将注意评分机制引入时序特征中，重组获得潜在空间特征； 4利用空间维度滤波器筛选出不同水平空间中的显著时序特征； 5利用潜在空间特征聚合层和显著时序聚合层分别聚合潜在空间特征和显著时序特征； 6使用时间池化将所有不同长度的显著时序特征序列映射到一个代表整个步态周期的特征中； 7利用空间池化将位于不同水平位置的潜在空间特征映射到更具判别性的空间域； 8经过多特征融合后的输出，利用多个独立的全连接层将其映射到度量空间，得到的特征用于身份判别。

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