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龙图腾网恭喜山东大学;山东科技大学;中国科学院自动化研究所;银河水滴科技(江苏)有限公司;泰华智慧产业集团股份有限公司申请的专利一种视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨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：CN118135660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202410326444.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别方法是由贲晛烨;冯晓炜;单彩峰;杜含月;王亮;黄永祯;郝敬全;陈雷设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别方法，包括：1构建特征提取模型的网络架构，并进行训练；包括：跨视角全局提取模块构建；跨视角一致性提取模块构建；自适应选择性特征融合模块构建；整体框架训练；2跨视角步态识别；包括：将查询数据集的步态轮廓序列送入训练好的视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别模型中提取步态特征，通过与注册数据集进行特征相似性比对，完成查询样本的身份识别。本发明使网络可以更有效地捕捉输入数据中的关键信息，从而提高整个网络在处理不同输入分布情境下的表达能力。

本发明授权一种视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别方法，其特征在于，包括步骤如下：1构建特征提取模型的网络架构，并进行训练；包括：A、跨视角全局提取模块构建跨视角全局提取模块包括多阶段空间特征提取单元、时序特征提取与水平金字塔池化单元、分离的全连接网络；输入的步态轮廓序列通过多阶段空间特征提取单元进行多阶段空间特征提取后，通过时序特征提取与水平金字塔池化单元再进行时序特征提取与水平金字塔池化，最后输入分离的全连接网络将特征映射到更具判别性的空间，得到判别性步态特征；步骤A中，多阶段空间特征提取，包括：多阶段空间特征提取单元即改进的ResNet网络；包括顺序连接的卷积层Conv-1、卷积层Conv-2、池化层Maxpool-1、卷积层Conv-3、卷积层Conv-4、池化层Maxpool-2、卷积层Conv-5、卷积层Conv-6；将空间特征提取划分为三个阶段以最大化空间信息的提取；B、跨视角一致性提取模块构建跨视角一致性提取模块用于提取具有跨视角不变性的步态特征；具体是指：对来自同一身份下不同视角的两个输入，使用跨视角一致性提取模块进行特征提取，获取跨视角共享的身份特征；跨视角一致性提取模块包括两个完全结构一致的表征编码器和一个互信息估计器；两个表征编码器用来生成同一个人的两个视角v1,v2的表征；每个表征编码器包括4块基础残差模块；C、自适应选择性特征融合模块构建自适应选择性特征融合模块用于对步骤A得到的判别性步态特征和步骤B得到的跨视角共享的身份特征进行融合；自适应选择性特征融合模块包括自适应特征选择组件和交流注意力特征融合组件；通过自适应特征选择组件对步骤A得到的判别性步态特征和步骤B得到的跨视角共享的身份特征进行选择性加权融合；对选择性加权融合后输出的两个特征通过交流注意力特征融合组件进行自适应融合；步骤C中，对步骤A得到的判别性步态特征和步骤B得到的跨视角共享的身份特征进行融合，包括：通过自适应特征选择组件对步骤A得到的判别性步态特征和步骤B得到的跨视角共享的身份特征进行选择性加权融合：包括：首先，将跨视角全局提取模块的输出Xcvce和跨视角一致性提取模块的输出Xcvge在通道维度上进行拼接；接着，通过多层全连接层和卷积层的处理，获得一个权重向量w；最后，通过Sigmoid函数将权重向量w映射到区间0,1；D、整体框架训练跨视角步态识别模型包括跨视角全局提取模块、跨视角一致性提取模块以及自适应选择性特征融合模块；对经由自适应选择性特征融合模块输出的判别性行人特征，作为最终的行人步态特征的表示，利用三元组损失、交叉熵损失与跨视角一致性损失组合训练整个的视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别模型；2跨视角步态识别；包括：将查询数据集的步态轮廓序列送入训练好的视角缺失条件下的联合多视角信息瓶颈的跨视角步态识别模型中提取步态特征，通过与注册数据集进行特征相似性比对，完成查询样本的身份识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东科技大学;中国科学院自动化研究所;银河水滴科技(江苏)有限公司;泰华智慧产业集团股份有限公司，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。