基于双流神经网络的煤矿井下人员步态识别方法

来源 :矿业科学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：wyxxzh

【摘要】

：

人脸、指纹和虹膜等生物识别方法在井下复杂环境限制下常常比较模糊,导致基于这些生物特征的煤矿井下人员身份识别率不高。本文在残差神经网络和栈式卷积自动编码器的基础上,提出了一种基于双流神经网络(TS-GAIT)的步态识别方法。主要利用残差神经网络提取步态模式中包含时空信息的动态特征,利用栈式卷积自动编码器提取包含生理信息的静态特征,并采用一种新颖的特征融合方法实现动态特征和静态特征的融合表征。提取的特

【作者】

：

刘晓阳刘金强郑昊琳

【机构】

：

中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院

【出处】

：

矿业科学学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

煤矿井下人员步态识别栈式卷积自动编码器残差神经网络双流神经网络 underground coal mine personnel gait recogni

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2016YFC0801800),国家自然科学基金(51674269),中央高校基本科研业务费专项资金(2020YJSJD11)

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