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本发明涉及雷达技术和人体动作识别、身份识别领域，为提出人体动作与身份多任务识别方法,不受限于季节、光照等条件。为此，本发明采取的技术方案是，基于CNN与雷达图像的人体动作与身份多任务识别方法,构建包含多类人类动作及人类身份的雷达时频图像数据库，基于多任务学习方法建立卷积神经网络CNN模型，利用数据库中的实测时频图像对模型进行训练，在训练中针对多任务设计多种损失函数，进行网络优化。最终利用得到的CNN模型进行实测情况下的人体动作、进行身份识别。本发明主要应用于人体动作识别、身份识别场合。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112364689 A
(43)申请公布日 2021.02.12
(21)申请号 202011072197.1
(22)申请日 2020.10.09
(71)申请人 天津大学
地址 30
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