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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训练数据的生成方法、装置、电子设备及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：CN116486487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310547729.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权步态识别训练数据的生成方法、装置、电子设备及介质是由胡学财;黄永祯;侯赛辉;黄攀坚设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本步态识别训练数据的生成方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种步态识别训练数据的生成方法、装置、电子设备及介质，其中，该方法包括：将第一样本行人的第一外观特征分别与第二样本行人的各个第二姿态特征进行合并，得到该第一外观特征对应的多个第一合并特征；将第二样本行人的第二外观特征分别与第一样本行人的各个第一姿态特征进行合并，得到该第二外观特征对应的多个第二合并特征；根据同一第一外观特征对应的多个第一合并特征生成具有该第一外观特征的第二样本行人的第三步态序列；以及根据同一第二外观特征对应的多个第二合并特征生成具有该第二外观特征的第一样本行人的第四步态序列。通过该方法，有利于增加模型训练样本中样本行人的外观变化，进而提高步态识别模型的识别精度。

本发明授权步态识别训练数据的生成方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种步态识别训练数据的生成方法，其特征在于，包括： 将第一样本行人的第一步态序列和第二样本行人的第二步态序列输入至预先训练好的编码器中，得到所述第一步态序列中每张第一步态图像帧对应的所述第一样本行人的第一姿态特征和第一外观特征，以及得到所述第二步态序列中每张第二步态图像帧对应的所述第二样本行人的第二姿态特征和第二外观特征； 针对每个所述第一外观特征，将该第一外观特征分别与各个所述第二姿态特征进行合并，得到该第一外观特征对应的多个第一合并特征；以及针对每个所述第二外观特征，将该第二外观特征分别与各个所述第一姿态特征进行合并，得到该第二外观特征对应的多个第二合并特征； 将同一所述第一外观特征对应的多个所述第一合并特征输入至预先训练好的解码器中，生成具有该第一外观特征的所述第二样本行人的第三步态序列；以及将同一所述第二外观特征对应的多个所述第二合并特征输入至所述解码器中，生成具有该第二外观特征的所述第一样本行人的第四步态序列； 所述将第一样本行人的第一步态序列和第二样本行人的第二步态序列输入至预先训练好的编码器中之前，所述方法还包括： 将第三样本行人在不同外观下的第五步态序列和第六步态序列输入至待训练的初始编码器中，得到所述第五步态序列中每张第三步态图像帧各自对应的第三外观特征和第三姿态特征，以及所述第六步态序列中每张第四步态图像帧各自对应的第四外观特征和第四姿态特征； 针对每个所述第三姿态特征，将该第三姿态特征分别与除该第三姿态特征之外的其他第三姿态特征所对应的各个所述第三外观特征进行合并，得到该第三姿态特征对应的多个第三合并特征；以及针对每个所述第四姿态特征，将该第四姿态特征分别与除该第四姿态特征之外的其他第四姿态特征所对应的各个所述第四外观特征进行合并，得到该第四姿态特征对应的多个第四合并特征； 针对每个所述第三姿态特征对应的每个所述第三合并特征，通过待训练的初始解码器将该第三合并特征转换为所述第三样本行人的第一合成图像帧，得到每个所述第三合并特征各自对应的第一合成图像帧；以及针对每个所述第四姿态特征对应的每个所述第四合并特征，通过所述初始解码器将该第四合并特征转换为所述第三样本行人的第二合成图像帧； 针对每个所述第三姿态特征对应的每个所述第一合成图像帧，计算该第三姿态特征对应的第三步态图像帧与该第一合成图像帧在各个像素点处的像素差的第一像素平均值，得到每个所述第一合成图像帧各自对应的第一像素平均值；以及针对每个所述第四姿态特征对应的每个所述第二合成图像帧，计算该第四姿态特征对应的第四步态图像帧与该第二合成图像帧在各个像素点处的像素差的第二像素平均值，得到每个所述第二合成图像帧各自对应的第二像素平均值； 计算所有所述第三姿态特征对应的所有所述第一像素平均值和所有所述第四姿态特征对应的所有所述第二像素平均值的平均值，得到所述第三样本行人对应的第三像素平均值，以将所述第三像素平均值作为第一损失值；所述第一损失值用于训练所述初始编码器中的可学习参数以及所述初始解码器中的可学习参数。

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