华中科技大学周满获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利模型无关的单域泛化跨域步态识别方法、装置及产品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：CN119919997B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411902924.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权模型无关的单域泛化跨域步态识别方法、装置及产品是由周满;石欣月;曾祥生;欧阳毅;王连淼;李宏伟;黄雅婷设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型无关的单域泛化跨域步态识别方法、装置及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型无关的单域泛化跨域步态识别方法、装置及产品，首先从多个源域收集步态数据并提取细粒度特征；然后提取细粒度特征中身份不变领域特征；接着根据提取的身份不变领域特征，计算每个子领域的质心；利用计算出的质心生成子领域标签；最后提取域不变的身份特征，获得跨域步态识别结果。本发明有效地解决了领域偏移问题，具有较高的应用潜力。
本发明授权模型无关的单域泛化跨域步态识别方法、装置及产品在权利要求书中公布了：1.一种模型无关的单域泛化跨域步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从多个源域收集步态数据并提取细粒度特征； 步骤2：提取细粒度特征中身份不变领域特征； 步骤3：根据提取的身份不变领域特征，计算每个子领域的质心； 步骤3的具体实现包括以下子步骤： 步骤3.1：数据增强与风格迁移，获得增强数据集； 首先使用不同分割模型来生成步态数据图像的剪影，然后基于StarGAN的分割模型进行迁移，将生成的剪影图像转换为统一的风格； 步骤3.2：在获得增强数据集后，进行特征提取，获得身份不变的领域特征； 步骤3.3：为每个子领域k初始化一个质心； 步骤3.4：通过加权平均计算质心； 其中，表示第i个样本的领域标签，k表示子领域的索引；表示指示函数，当样本i属于领域k时，=1，否则为0；表示步态数据编码后的特征向量；为领域分类器，为领域头部； 步骤4：利用计算出的质心生成子领域标签； 步骤5：提取域不变的身份特征，获得跨域步态识别结果。
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