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申请/专利权人：北京信息科技大学

摘要：本发明涉及生物识别技术领域，具体为一种多人步态识别模型，该模型包括如下步骤：采集足底压力传感器数据和人体部位加速度数据，基于足底压力传感器数据和人体部位加速度数据得到步态识别初始数据，对步态识别初始数据进行处理，并获得步态识别目标数据；基于步态识别目标数据获得全连接层输出结果、第一BiLSTM层输出结果和第二BiLSTM层输出结果；将全连接层输出结果和第一BiLSTM层输出结果进行残差相加，得到第一残差输出结果；根据第一残差输出结果与第二BiLSTM层输出结果得到第二残差输出结果；基于TimeDistributed注意力层对第二残差输出结果进行注意力分析获得最终注意力输出结果，并根据所述最终注意力输出结果对多人步态进行识别。本发明模型为动作识别提供了解决方案。

主权项：1.一种多人步态识别模型，其特征在于，包括如下步骤：采集足底压力传感器数据和人体部位加速度数据，基于所述足底压力传感器数据和所述人体部位加速度数据得到步态识别初始数据，对所述步态识别初始数据进行处理，并获得步态识别目标数据；基于所述步态识别目标数据获得全连接层输出结果、第一BiLSTM层输出结果和第二BiLSTM层输出结果；将所述全连接层输出结果和所述第一BiLSTM层输出结果进行残差相加，得到第一残差输出结果；根据所述第一残差输出结果与第二BiLSTM层输出结果得到第二残差输出结果；基于TimeDistributed注意力层对所述第二残差输出结果进行注意力分析获得最终注意力输出结果，并根据所述最终注意力输出结果对多人步态进行识别；所述基于TimeDistributed注意力层对所述第二残差输出结果进行注意力分析获得最终注意力输出结果包括：基于所述TimeDistributed注意力层得到第二残差输出结果的前向隐藏状态结果；基于所述TimeDistributed注意力层得到第二残差输出结果的后向隐藏状态结果；所述前向隐藏状态结果，满足如下关系： ， 其中，表示时刻的前向隐藏状态，表示激活函数，表示第一权重，表示时刻的输入，表示第二权重，表示时刻的前向隐藏状态；所述后向隐藏状态结果，满足如下关系：，其中，表示时刻的后向隐藏状态，表示激活函数，表示第三权重，表示t时刻的输入，表示第五权重，表示表示时刻的后向隐藏状态；所述基于TimeDistributed注意力层对所述第二残差输出结果进行注意力分析获得最终注意力输出结果，并根据所述最终注意力输出结果对多人步态进行识别包括：结合第二残差输出结果的前向隐藏状态结果和后向隐藏状态结果，得到第二残差输出结果的最终注意力输出结果；根据所述最终注意力输出结果对多人步态进行识别；所述最终注意力输出结果，满足如下关系： ， 其中，表示多人步态识别模型在时刻的输出，表示激活函数，表示第四权重，表示时刻的前向隐藏状态，表示第六权重，表示时刻的后向隐藏状态。

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权利要求：

百度查询： 北京信息科技大学 一种多人步态识别模型