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本發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)合損失函數(shù)的多視角步態(tài)識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于聯(lián)合損失函數(shù)的多視角步態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：采用GaitSet模型結(jié)構(gòu)，只需要對(duì)每個(gè)樣本的表示計(jì)算一次，就能夠通過(guò)測(cè)量不同樣本的表示之間的歐式距離來(lái)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別；S2：采用Softmax和Triplet兩個(gè)損失函數(shù)結(jié)合的聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練的方法，增大步態(tài)示例類(lèi)間距離，縮小步態(tài)示例類(lèi)內(nèi)距離，使得模型在多個(gè)損失函數(shù)的優(yōu)化下，提高表征能力；步驟S2中Triplet損失函數(shù)用于訓(xùn)練差異性較小的示例，其具體公式為1： 其中，Lt表示損失，a表示錨anchor示例，p表示正positive示例，n表示負(fù)Negative示例，N表示一組Batch中的所有示例個(gè)數(shù)；步驟S2中Softmax損失函數(shù)用于處理圖像多分類(lèi)任務(wù)，其具體公式為2： 其中，Ls表示損失，Xi表示第i個(gè)步態(tài)圖像的特征向量，yi是Xi的真實(shí)標(biāo)簽，b為偏置，與分別表示將Xi判別為yi類(lèi)和j類(lèi)的權(quán)向量，C表示總類(lèi)別數(shù)，表示步態(tài)圖像在類(lèi)別yi上的得分，N表示總體訓(xùn)練樣本數(shù)；步驟S2中的所述聯(lián)合損失函數(shù)具體公式為3：Loss＝αLt+βLs3其中，α和β分別代表Triplet和Softmax兩個(gè)損失函數(shù)的權(quán)重，當(dāng)α＝0且β≠0時(shí)為Softmax損失函數(shù)，當(dāng)β＝0且α≠0時(shí)為T(mén)riplet損失函數(shù)，當(dāng)α≠0且β≠0時(shí)為聯(lián)合損失函數(shù)；選定α＝0.1、β＝0.9。

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