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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于样本自适应表征的步态识别方法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：CN115661922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211281099.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于样本自适应表征的步态识别方法是由李玺;窦洹彰;张芃怡;苏伟;于云龙设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样本自适应表征的步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于样本自适应表征的步态识别方法，通过在步态识别中引入元知识来达到样本自适应的目的，从而可以让模型对广泛存在的如角度，条件的复杂场景有更好的感知能力。该方法具体步骤如下：获取步态数据；定义优化目标；使用元超网络学习元知识；利用元知识对空间、时间、通道三个维度进行注意力机制；利用元知识对时间信息进行特征整合；迭代训练。本发明适用于复杂场景下的步态识别，利用元知识对多样的内外部条件具有较好的效果和泛化能力。

本发明授权一种基于样本自适应表征的步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本自适应表征的步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取用于训练步态识别模型的训练数据集； S2、构建步态识别模型框架，所述步态识别模型框架包括特征提取器、元三重注意力模块、元时序池化模块、全连接层和分类器，其输入数据为一个人员在行走过程中采集得到的一组剪影图序列；输入数据先经过特征提取器进行特征提取形成一个四维特征，然后使用一个参数化的超网络进行元知识学习，进而自适应地为元三重注意力模块和元时序池化模块生成与输入数据相关的网络参数，作为学习到的元知识；所述元三重注意力模块中，分别利用学习到的元知识对空间、时间、通道三个维度使用注意力机制，每一个维度均得到一个自适应尺度特征；再将三个维度的自适应尺度特征相加后输入元时序池化模块中，利用学习到的元知识对时间信息进行融合，融合特征经过全连接层后得到用于推理的最终特征，该最终特征输入分类器中输出分类结果； S3、将全连接层中的三元组损失和分类器中的交叉熵损失结合后作为总损失函数，并对所述步态识别模型框架进行迭代训练，直至收敛； S4、在进行步态识别时，将待查询的行人行走过程中的剪影图序列输入训练后的步态识别模型框架中，并基于全连接层输出的最终特征在库中进行相似匹配，进而确定行人身份。

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