暨南大学张新征获国家专利权
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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于脑皮层算法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：CN116563943B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310419304.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于脑皮层算法的步态识别方法是由张新征;张建芬;袁钟裔设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于脑皮层算法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脑皮层算法的步态识别方法，方法包括：获取步态图像；将步态图像进行步态分割，得到二值轮廓图像；将二值轮廓图像通过步态图像编码，得到步态分割二值图像的编码结果；将步态分割二值图像的编码结果通过步态图像稀疏离散表征，得到步态分割图像稀疏化表征；将步态分割图像稀疏化表征与预先存储的步态稀疏离散表征进行对比，得到步态识别结果。本发明通过将步态图像进行步态分割，分割过程中聚合了时间信息，增强了前景提取的稳定性，在复杂环境也能有效提取，还提高了提取速度；本发明将二值轮廓图像通过第一和第二空间池，既可以提高识别的可靠性，又能减少计算，提高计算效率。可广泛应用于图像识别技术领域。
本发明授权一种基于脑皮层算法的步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑皮层算法的步态识别方法，其特征在于，包括： 获取步态图像； 将所述步态图像进行步态分割，得到二值轮廓图像； 将所述二值轮廓图像通过步态图像编码，得到步态分割二值图像的编码结果； 将所述步态分割二值图像的编码结果通过步态图像稀疏离散表征，得到步态分割图像稀疏化表征； 将所述步态分割图像稀疏化表征与预先存储的步态稀疏离散表征进行对比，得到步态识别结果； 所述将所述二值轮廓图像通过步态图像编码，得到步态分割二值图像的编码结果这一步骤，包括： 将所述二值轮廓图像输入第一空间池，确定连接输入数据的候选神经元； 对所述候选神经元增加权重，得到激活神经元； 对所述激活神经元进行更新，得到步态分割二值图像的编码结果。
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