[發明專利]一種基于熱紅外步態的夜間行人識別方法及系統

有效

• 申請號: 200710062820.3
• 申請日: 2007-01-18
• 公開（公告）號: CN101226597A
• 公開（公告）日: 2008-07-23
• 發明（設計）人: 譚鐵牛;黃凱奇;覃道亮
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司
• 代理人: 周國城

1.一種基于熱紅外步態的夜間行人識別方法，其特征在于，步驟如下：

訓練熱紅外步態視頻圖像步驟：從紅外視頻圖像中檢測分割出行人，獲取熱紅外步態圖像序列，采用平均灰度圖來描述熱紅外步態視頻，進而獲取熱紅外步態特征；

識別熱紅外步態視頻圖像步驟：基于最近鄰分類器，以平均灰度圖為身份屬性描述，對熱紅外視頻圖像中行人的熱紅外步態進行身份識別。

2.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述訓練熱紅外步態視頻圖像的步驟如下：

S1：輸入熱紅外步態視頻圖像；

S2：對熱紅外步態視頻序列中圖像的每個像素的灰度分布用自適應更新的混合高斯模型近似逼近，實現對整個熱紅外步態圖像的像素灰度分布建模；

S3：利用熱紅外圖像像素分布模型，對整幅熱紅外步態視頻圖像中的熱紅外運動目標進行粗檢測，獲取熱紅外步態視頻圖像像素二值分類結果；

S4：對二值分類結果進行后處理去除無關噪聲信號，得到二值化熱紅外行人步態前景圖像，通過計算獲取人行走序列中一個周期的熱紅外步態剪影；

S5：利用熱紅外步態剪影圖像的時空運動特點和人體形信息，判斷當前剪影幀是否屬于一個周期內的熱紅外步態剪影，如果是，則執行步驟S6；如果不屬于一個周期的熱紅外步態剪影，則執行步驟S7；

S6：對熱紅外步態剪影圖像尺寸進行歸一化，累加歸一化的熱紅外步態視頻序列中有效步態剪影，返回步驟S2；

S7：對一個周期的熱紅外步態剪影人體形信息進行平均灰度圖計算，獲取熱紅外步態特征；

S8：接收熱紅外步態進入訓練集步態庫。

3.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述識別熱紅外步態視頻圖像步驟：

步驟1：對待識別熱紅外步態建立灰度模型、粗檢測、后處理、計算平均灰度圖；

步驟2：將待識別熱紅外步態平均灰度圖信息作步態特征和訓練集步態庫輸入最近鄰分類器，使最近鄰分類器基于步態信息對行人身份進行識別。

4.根據權利要求2所述的識別方法，其特征在于，所述基于像素二值分類的熱紅外運動目標粗檢測，采用貝葉斯原理將熱紅外圖像像素分成前景運動目標和背景目標；

對于當前灰度值為x_t的某像素，由貝葉斯原理，它為前景運動目標的概率由P(O|xt)=P(xt,O)p(xt)=Σi=1NP(xt,O,fi)Σi=1Np(xt|fi)P(fi)=Σi=1NP(fi)p(xt|fi)P(O|xi,fi)Σi=1Np(xt|fi)P(fi)=Σi=1NPi,tp(xt|fi)P(O|fi)Σi=1NPi,tp(xt|fi)]]>來確定；當P(O|x_t)＞P_OT時，則認為當前像素為前景；否則，為背景；其中，P_OT為閾值，取值大于0.5；

P(O|f_i)按如下規則確定：

1.對分量高斯函數f_i按權值P_it升序進行排序；

2.將前k=argmaxΣi=1kPi,t≤PPT]]>個高斯函數取為前景分量函數，即當i≤k時，P(O|f_i)＝1；否則，P(O|f_i)＝0。P_PT取值在(0，1)范圍內。