一种基于Android手机的步态识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

一种基于Android手机的步态识别方法，包括以下步骤：步骤1、注册数据集预处理，使用Android手机每人采集5个不同角度数据传输至服务器，使用DeepLabv3+深度学习模型提取人体目标轮廓，并使用中心线原则切割得到64*64的图像；步骤2、使用训练好的GaitSet步态识别模型对注册集图像序列进行特征提取，得到注册集特征；步骤3、测试数据采集，类似步骤1每人采集1个角度图像对数据进行预处理，并使用GaitSet模型提取检测集特征；步骤4、检测集中每一个检测图像序列特征与注册集中每一个图像序列特征使用欧式距离计算相似性；步骤5、对得到的距离数组Dis从小到大排序，取Dis数组中距离最小的5个距离，记录其对应特征的对应标签LT，根据LT进行标签和置信度的计算，传回结果给Android手机。本发明能结合Android手机和高性能服务器的优点，Android手机采集数据方便的同时，高性能服务器能运用深度学习网络精准地进行人体的轮廓提取，并快速地进行步态的注册与识别，维护简单且使用方便。

《一种基于Android手机的步态识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2020108668312，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为胡海根;汪鹏飞;吴泽成，申请日期为2020-08-26，公开（公告）日期为2024-05-07，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于Android手机的步态识别方法，包括以下步骤：步骤1、注册数据集预处理，使用Android手机每人采集5个不同角度数据传输至服务器，使用DeepLabv3+深度学习模型提取人体目标轮廓，并使用中心线原则切割得到64*64的图像；步骤2、使用训练好的GaitSet步态识别模型对注册集图像序列进行特征提取，得到注册集特征；步骤3、测试数据采集，类似步骤1每人采集1个角度图像对数据进行预处理，并使用GaitSet模型提取检测集特征；步骤4、检测集中每一个检测图像序列特征与注册集中每一个图像序列特征使用欧式距离计算相似性；步骤5、对得到的距离数组Dis从小到大排序，取Dis数组中距离最小的5个距离，记录其对应特征的对应标签LT，根据LT进行标签和置信度的计算，传回结果给Android手机。本发明能结合Android手机和高性能服务器的优点，Android手机采集数据方便的同时，高性能服务器能运用深度学习网络精准地进行人体的轮廓提取，并快速地进行步态的注册与识别，维护简单且使用方便。

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