基于超声波感知的步态识别方法、装置、介质、程序产品及终端

本申请提供基于超声波感知的步态识别方法、装置、介质、程序产品及终端，通过普通商用音频设备的麦克风和扬声器采集步态信息，并使用卷积神经网络进行特征提取与识别，随后通过孪生神经网络复用预训练特征提取层和引入数据占位符生成技术，实现小样本条件下的用户扩展与识别。解决了现有步态识别技术主要依赖视觉信息，易受光照和背景变化影响，且在外来个体识别方面存在较大局限性的问题。在复杂动态环境下保持高准确性和稳定性，有效提升了新用户扩展和外来者识别能力，同时通过普通音频设备的使用降低了实施门槛，优化了整体识别效率。
上海交通大学
洪湘 | 王东 | 张谦