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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于特征分布相似性的跨域人体动作识别方法及系统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：CN116089855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211732777.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于特征分布相似性的跨域人体动作识别方法及系统是由吕品;罗澍宇;许嘉设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征分布相似性的跨域人体动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征分布相似性的跨域人体动作识别方法及系统，该方法步骤包括:S01.输入待识别信号进行数据预处理，计算出对应的微多普勒频谱图；S02.将微多普勒频谱图作为输入数据进行无监督对比学习以提取出不变性特征，进行无监督对比学习时，通过对输入数据使用两次数据增强后分别分配给两个具有相同结构的特征编码器；步骤S03.将微多普勒频谱图分别输入至一个教师特征编码器以及一个学生特征编码器以及两个分类器中进行跨域迁移训练，教师特征编码器从步骤S02中学习得到，在迁移训练过程中由教师特征编码器向学生特征编码器传递不变性特征。本发明能够实现高准确率和纯净度的人体动作跨域识别。

本发明授权基于特征分布相似性的跨域人体动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征分布相似性的跨域人体动作识别方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01.数据预处理：输入待识别信号进行数据预处理，计算出对应的微多普勒频谱图； 步骤S02.不变性特征提取：将所述微多普勒频谱图作为输入数据进行无监督对比学习以提取出不变性特征，所述进行无监督对比学习时，通过对输入数据使用两次数据增强后分别分配给两个具有相同结构的特征编码器和，对其中特征编码器以Info-NCE损失函数为目标进行优化，另一个特征编码器的权值以动量的方式进行更新； 步骤S03.基于分布相似性的跨域迁移：将所述微多普勒频谱图分别输入至一个教师特征编码器以及一个学生特征编码器以及两个分类器中进行跨域迁移训练，每个特征编码器后连接一个所述分类器，所述教师特征编码器从步骤S02中学习得到，在迁移训练过程中由所述教师特征编码器向所述学生特征编码器传递目标域的所述不变性特征，训练完成后得到最终的识别结果； 所述步骤S03包括： S301.识别语义信息：对于已有标签的源域数据，使用标签有监督的训练整个网络以让模型识别出不同特征的语义信息；对于没有标签的目标域数据，使用无监督对比学习预训练教师特征编码器作为教师模型、学生特征编码器作为学生模型；随后用教师特征编码器指导目标域的决策结果一致化过程，以借助于教师模型对于不变特征提取的能力，通过知识蒸馏的方式隐式的将目标域特征的分布信息传递给学生模型； S302.最大化决策差异：最大化两个分类器的决策差异，以确定分类器的决策边界； S303.决策一致化：通过优化教师特征编码器，以使得两个分类器的决策一致，实现对于来自不同域的特征进行聚类； S304.向中心点移动：将目标域特征拉入到源域中心附近。

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