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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利基于孪生MViT的多视角步态识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115641644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211158089.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于孪生MViT的多视角步态识别方法是由云利军;杨彦辰;陈载清;程飞燕;李若愚设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孪生MViT的多视角步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于孪生MViT的多视角步态识别方法，涉及步态识别技术领域。该基于孪生MViT的多视角步态识别方法，包括以下处理步骤，S1：数据预处理步骤，对CASIAB多视角步态数据集采用背景减除法来提取人体轮廓特征，然后再裁剪大量无用黑色背景信息，将被采集者步态信息居中显示；S2：利用孪生神经网络的设计思想。通过利用视角转换张量，来进行多角度步态特征转换的方法，从孪生神经网络的设计角度入手，设计了一种简单的视角特征转换方法，将高精度集与低精度集分别传入构建的孪生角度特征提取模块，并将此特征张量视为低精度集特征在保留自身主要特征的前提下，向高精度特征的转化结果，从而实现提升其精度的效果。

本发明授权基于孪生MViT的多视角步态识别方法在权利要求书中公布了：1.基于孪生MViT的多视角步态识别方法，其特征在于，包括以下处理步骤： S1：数据预处理步骤，对CASIAB多视角步态数据集采用背景减除法来提取人体轮廓特征，然后再裁剪大量无用黑色背景信息，将被采集者步态信息居中显示； S2：利用孪生神经网络的设计思想，构建了一个SiameseMobileVisionTransformerSMViT模型用于多视角步态识别领域，通过SiameseMobileVisionTransformerSMViT模型的视角特征关系计算部分，将高精度集与低精度集分别传入构建的孪生角度特征提取模块，并通过角度特征关联计算，得到高低两个精度集的视角特征张量；其中，SiameseMobileVisionTransformerSMViT模型包括视角特征关系提取模块、低精度特征集提取模块、视角特征张量计算模块和逆转换模块； 利用相近角度特征迁移学习方法加快拟合，即从高精度角度特征集向低精度角度特征集扩散，利用高精度视角集的模型参数来作为次低精度视角集的模型初始权重，以此来加速数据拟合速度，并且在一定程度上达到增强精度的效果； S3：在对视角特征转换张量获取完毕之后，通过视角特征转换张量构建两个角度集之间的视角转换因子，随后利用视角转换因子，对低精度集特征进行类高精度特征增强，以及冗余特征削弱，得到一个新的转换特征张量； S4：利用SiameseMobileVisionTransformerSMViT模型对新的转换特征张量进行识别，得到多角度步态识别结果。

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