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龍圖騰網獲悉山東大學;哈爾濱工程大學;哈爾濱工業大學申請的專利缺失視角下的基于擴散模型的跨視角步態識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119693971B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411855026.4，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權缺失視角下的基于擴散模型的跨視角步態識別方法及系統是由賁晛燁;徐尊曉;國強;黃天歡;項學智;孟維曉設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本缺失視角下的基于擴散模型的跨視角步態識別方法及系統在說明書摘要公布了：本申請屬于步態識別技術領域，具體涉及一種缺失視角下的基于擴散模型的跨視角步態識別方法及系統，將缺失視角條件下的受限步態序列輸入該跨視角步態識別框架，利用上述任意視角下的步態序列轉換通路實現現有視角到缺失視角的步態序列生成，利用擴充后的全部步態序列訓練步態識別模型，使用訓練后的模型完成缺失視角條件的跨視角步態識別。其優點在于，跨視角步態序列生成模型，能夠以某ID身份現有的任一視角下的步態信息為約束，基于任意缺失視角下的線索幀，生成該缺失視角下同ID身份的步態序列，提供了一種基于跨視角轉換通路的缺失視角步態序列生成方法。

本發明授權缺失視角下的基于擴散模型的跨視角步態識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種缺失視角下的基于擴散模型的跨視角步態識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.獲取原始數據集合，并進行數據預處理，處理后的數據集具有統一設定的目錄結構，利用數據集對步態特征提取器、特征空間變換器和強化學習模型進行訓練； S2.利用步態特征提取器提取數據集合中的步態身份嵌入特征； 步態特征提取器包括空間編碼器和時間編碼器；對于數據集合中每個ID的單條步態序列，利用空間編碼器分別對序列中每幀圖像提取空間特征，所有幀的空間特征輸入時間編碼器以融合時間特征，之后通過特征分類頭進行特征維度變換得到步態身份嵌入特征； S3.若原始的步態序列大于等于閾值，利用特征空間變換器減小單幀圖像的尺寸后，輸入去噪模型中進行訓練；若步態身份嵌入特征像素小于閾值，則輸入去噪模型中進行訓練；訓練完成后特征空間變換器恢復圖像尺寸，完成步態數據的重構； 去噪模型以現有的U-net結構為基本框架，加入由步態特征提取器所提取到的步態身份嵌入特征，和用以引導步態生成的線索幀，將步態身份嵌入特征和線索幀融入去噪過程的交叉注意力交互中，經過多次迭代，從高斯純噪聲采樣生成步態序列； S4.將去噪后的生成步態序列輸入強化學習模塊，并對生成的缺失視角下連續步態幀中偏離客觀物理規律的不連續肢體動作進行配準修正，最終輸出該ID在此缺失視角下的步態序列圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學;哈爾濱工程大學;哈爾濱工業大學，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區濱海路72號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。