技术特征：
技术总结
本发明属于计算机视觉和机器学习领域，具体为一种基于多任务生成对抗网络的跨视角步态识别方法。本发明主要解决了步态识别在大的视角变化下模型泛化性能降低的问题。对于原始的行人视频帧序列，首先对每帧图像进行预处理，并提取出步态模版特征；然后通过神经网络编码为步态隐表示，并在隐空间中进行角度变换；再通过多任务生成对抗网络重构出其他视角的步态模版特征；最后使用步态隐表示进行识别。相比于基于分类或其他基于重构的方法，本发明具有较强的可解释性，并能提升识别性能。
技术研发人员：何逸炜;张军平
受保护的技术使用者：复旦大学
技术研发日：2017.05.24
技术公布日：2017.08.22