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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利步态识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116543464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310545157.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权步态识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由胡学财;黄永祯;侯赛辉;付杨设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本步态识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种步态识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：对标准特征集和噪声特征集中的步态特征进行组对，得到多个步态特征对；确定步态特征对为可靠步态特征对或非可靠步态特征对；从可靠步态特征对中确定出第一三元组步态特征，使用第一三元组步态特征中的三个步态特征，计算三元组损失值和难分样本挖掘对比损失值；从非可靠步态特征对中确定出第二三元组步态特征，使用第二三元组步态特征中的三个步态特征计算自适应迁移损失值；使用三元组损失值、难分样本挖掘对比损失值和自适应迁移损失值训练特征提取器中的可学习参数。通过该方式，提高特征提取器特征提取的准确性。

本发明授权步态识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种步态识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 对标准特征集和噪声特征集中的步态特征进行组对，得到多个步态特征对；其中，所述标准特征集中同一样本行人在不同着装下的步态特征对应同一身份标签；所述噪声特征集中同一样本行人在不同着装下的步态特征对应各自的身份标签；所述步态特征是通过待训练的特征提取器从步态序列中提取出来的； 针对每个所述步态特征对，根据该步态特征对中的两个步态特征所属的特征集和所对应的身份标签，确定该步态特征对为可靠步态特征对或非可靠步态特征对；其中，所述可靠步态特征对中的两个步态特征各自对应的身份标签是正确的；所述非可靠步态特征对中的两个步态特征各自对应的身份标签是正确的或者是错误的； 从所述可靠步态特征对中确定出第一三元组步态特征，以使用所述第一三元组步态特征中的三个步态特征，计算三元组损失值和难分样本挖掘对比损失值；所述第一三元组步态特征中包含同一样本行人在不同着装下的两个步态特征，以及另一个样本行人的步态特征； 从所述非可靠步态特征对中确定出第二三元组步态特征，以使用所述第二三元组步态特征中的三个步态特征，计算自适应迁移损失值；所述第二三元组步态特征中包含同一样本行人在不同着装下的两个步态特征，以及另一个样本行人的步态特征； 使用所述三元组损失值、所述难分样本挖掘对比损失值和所述自适应迁移损失值训练所述特征提取器中的可学习参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学，其通讯地址为：100089 北京市海淀区新街口外大街19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。