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申请/专利权人：深圳市信丰伟业科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于步态条件生成对抗网络的跨域身份识别方法及系统，其中，身份识别方法，包括向CG‑GAN模型输入待分类的WiFiCSI人体步态数据，由CG‑GAN模型学习具有域适应能力的特征提取，对WiFi信号接收器布局位置的复杂源域信息自主化地适应到目标域，对干扰域之间的域无关信息的有效提取，其中，CG‑GAN模型包括一对特征提取器，一对生成器，一对鉴别器和一分类鉴别器，以学习不同域之间的映射关系。通过利用CG‑GAN模型学习多种干扰域之间的映射关系，适应多种类型的干扰域，将多种WiFi设备布局混合的复杂干扰域的噪音去除，保留不同个体唯一性特征，相对准确识别个人的步态特征，降低通过WiFi信号确定步态对行走路径、方向的干扰，提高不同的个体的识别准确性。
主权项：1.一种基于步态条件生成对抗网络的跨域身份识别方法，包括，向CG-GAN模型输入待分类的WiFiCSI人体步态数据，由CG-GAN模型学习具有域适应能力的特征提取，对WiFi信号不同接收器布局位置的复杂源域信息自主化地适应到目标域，对干扰域之间的域无关信息的有效提取，其中，所述CG-GAN模型包括一对特征提取器，一对生成器，一对鉴别器，以及保留人体步态信息的一分类鉴别器，以学习不同域之间的映射关系，该CG-GAN模型利用特征提取器将源域中的数据样本和目标域中的数据样本转化为嵌入层，在嵌入层引入高斯噪音扰动，使特征提取器应对来自多个子域的干扰，获得初步的域泛化能力。
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权利要求：
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