一种稀疏体压特征人员识别方法

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摘  要： 在注重隐私或无光环境下，主流的基于机器视觉的人员识别方法不太适用。基于稀疏体压特征，文中提出一种将CNN与Bi⁃LSTM相融合再结合注意力机制的人员识别新方法。首先，对获得的稀疏体压数据使用CNN进行空间特征提取；然后，使用Bi⁃LSTM神经网络获取长远的上下文信息，抽取潜藏在时序规律中的上下文特征；最后，将抽取的空间与时序特征并联融合，结合注意力机制进行权重参数优化，使模型更关注于最具类别区分度的特征。（剩余11137字）

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