一種稀疏體壓特征人員識(shí)別方法

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摘  要： 在注重隱私或無光環(huán)境下，主流的基于機(jī)器視覺的人員識(shí)別方法不太適用?；谙∈梵w壓特征，文中提出一種將CNN與Bi?LSTM相融合再結(jié)合注意力機(jī)制的人員識(shí)別新方法。首先，對(duì)獲得的稀疏體壓數(shù)據(jù)使用CNN進(jìn)行空間特征提取；然后，使用Bi?LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取長(zhǎng)遠(yuǎn)的上下文信息，抽取潛藏在時(shí)序規(guī)律中的上下文特征；最后，將抽取的空間與時(shí)序特征并聯(lián)融合，結(jié)合注意力機(jī)制進(jìn)行權(quán)重參數(shù)優(yōu)化，使模型更關(guān)注于最具類別區(qū)分度的特征。（剩余11137字）