一种用于跨域步态识别的数据生成方法

本发明公开了一种用于跨域步态识别的数据生成方法，涉及计算机视觉、医学成像及行为分析技术领域，本发明用步态行为特征编码器提取源域数据的步态特征数据，用静态环境特征编码器提取目标域数据的环境特征数据，以提取出源域步态数据特征和目标域环境数据特征，并利用交叉注意力机制和孪生网络，将步态特征数据和环境特征数据在特征空间对齐及融合，从而解决数据不对称的问题并保留行为特征；而后利用锚点度量约束机制，引导生成的数据更接近目标域的特征，同时利用多维度度量评估机制评估生成数据的时序特性及空间分布特征，从而生成最终的带有目标域数据特征的虚拟数据，此虚拟数据质量高且适应性强，能够大幅提高识别准确度。