一种基于内卷积的多尺度自适应步态识别方法及系统

本发明公开了一种基于内卷积的多尺度自适应步态识别方法及系统，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。该方法包括步骤：获取目标人物的步态信息，对步态信息进行预处理；利用步态识别模型对步态信息进行多模态特征的提取、融合和分类操作，得到步态识别结果，其中，利用内卷神经网络对步态信息进行聚合，从而捕捉细粒度特征，之后基于融合策略利用对粗粒度特征和细粒度特征进行学习和融合，最终通过通用水平池化操作进行分类。该方法旨在挖掘粗粒度与细粒度特征之间的潜在关系，并动态调整不同部位特征在细粒度层间的贡献度，从而实现更精确的步态识别。