摘要
本发明公开了一种姿态认证方法、装置及设备、存储介质和计算机程序产品,涉及计算机技术领域,该方法包括:获取标准姿态的第一视频序列和第一事件流数据,以及待认证姿态的第二视频序列和第二事件流数据;提取第一视频序列的第一视频特征和第二视频序列的第二视频特征;提取第一事件流数据的第一事件特征和第二事件流数据的第二事件特征;计算第一视频特征与第二视频特征之间的第一特征距离,以及第一事件特征与第二事件特征之间的第二特征距离,融合第一特征距离和第二特征距离得到融合距离;判断融合距离是否大于距离阈值;若是,则判定认证通过,若否,则判定认证失败。本发明提高了姿态认证的准确度。
技术关键词
事件流数据
事件特征
认证方法
视频特征提取
样本
特征提取模型
尖峰神经网络
序列
转换器结构
注意力机制
待认证
非易失性存储介质
分类器
训练集
计算机程序产品
标签
多层感知器
多分支
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疏浚底泥
蒸压砌块
非线性映射关系
支持向量机模型
混凝土
信号分析方法
样本
深度卷积神经网络
同步采样系统
分类模型训练
肢体动作识别方法
动作特征
多尺度特征融合
深度卷积神经网络
特征提取网络
二型糖尿病诊断
数据输入模块
糖尿病受试者
机器学习算法
标志物技术