摘要
本申请属于生物特征识别领域,具体公开了一种应用于运动疗法的步态识别方法、系统及设备,方法包括:获取用户的步态帧序列;步态帧序列包括多个时间排列的步态帧,每个步态帧包括设置在用户躯干上的多个关键点的位置数据;通过神经常微分方程实现对步态帧序列中缺失数据的补全,得到补全后的步态帧序列;采用多尺度卷积核结合自适应注意力机制,提取补全后步态帧序列中不同尺度的步态特征,采用深度可分离卷积提取补全后步态帧序列的步态特征;将所提取的步态特征输入到卷积神经网络,对用户步态进行识别;卷积神经网络训练过程所采用的损失函数考虑步态识别精度损失、计算复杂度损失以及计算延迟损失。通过本申请,提高了步态识别的准确性。
技术关键词
注意力机制
卷积神经网络训练
多尺度卷积核
步态识别方法
序列
局部细节特征
关键点
步态识别系统
步态特征提取
复杂度
生物特征识别
识别步态
小尺寸
正则化参数
存储计算机程序
数据
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LSTM模型
构建预测模型
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