[發明專利]基于視頻的正面步態周期檢測方法

有效

• 申請號: 200910072299.0
• 申請日: 2009-06-16
• 公開（公告）號: CN101571917A
• 公開（公告）日: 2009-11-04
• 發明（設計）人: 王科俊;賁晛燁;趙玥;馮偉興;唐墨;王晨暉;李雪峰;熊新炎
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;H04N5/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

(一)技術領域

本發明涉及的是一種模式識別技術，具體地說是一種基于視頻的正面步態周期檢測方法。

(二)背景技術

步態是指人們行走的姿勢，是一種遠距離情況下唯一可感知的生物行為特征。它是通過人步行的方式，達到識別人身份的目的。眾所周知，人們的行走動作千姿百態、各不相同，雙腳動作和身體其他部位的姿勢是獨一無二的。而且這種姿勢具有相對穩定性，在一定的時間范圍和相同的步行環境下不容易改變，人們據此可判斷出行人的身份。步態識別具有非侵犯性、非接觸性、難于隱藏和偽裝、易采集、遠距離等優點。步態識別研究是近年計算機視覺和模式識別領域的熱門研究課題，有很大的理論意義和應用前景，最主要是在智能監控中的應用。

步態特征蘊含在人的行走過程中，包括人的行走頻率相位，軀干傾斜度，腳踝變化，胳膊擺動的不同等等，所以通常一個周期序列圖像中提取出來的步態特征才可以表征一個人的步態特點。國內、外很多研究者在步態周期檢測上做了研究，BenAbdelkader等人和Boulgouris等人都采用過步態輪廓的自相關特性得到步態周期，這類方法僅僅限于應用在行走速度恒定的步態。BenAbdelkader還通過計算人體輪廓的邊界矩形框的寬度變化來確定步態周期；Collins等人分析了人體高度和寬度的周期性變化，進而觀測步態周期；Kale等人通過觀察人體寬度向量的范數隨時間的變化來分析步態的周期特性；但是正面步態的寬度基本保持不變，所以這些方法不能用在正面步態的周期檢測上。Sarkar等人采用人體區域下半部分像素點的多少的周期特性確定步態的周期性變化；陳實等人以步態序列中所有行人輪廓區域外接矩形框作為圖像區域，在圖像區域自底而上的1/4高度內，等量水平分割三個區域，計算各區累計輪廓點數，得到相應的點分布直方圖特征檢測出步態周期；但是腿部和腳部受人的陰影影響嚴重，也不適用于正面步態的周期判定。由于步態周期分割的準確程度嚴重影響了步態識別問題的精度，現有大多數文獻都是在假定步態周期分割很好的情況下提出的步態識別算法，所以準確的步態周期分割對步態識別是非常有意義的。

(三)發明內容

本發明的目的在于提供一種計算量小，節省存儲空間，為實時的步態識別提供可能的基于視頻的正面步態周期檢測方法。

本發明的目的是這樣實現的：

包括行人目標輪廓的獲取和正面步態的周期檢測；其特征是：所述的行人目標輪廓獲取的方法為，首先從視頻中提取單幀圖像進行灰度變換，然后選擇不含人體的圖像作為整個視頻的原始背景圖像，采用背景實時更新的背景減除法提取人體目標，Kapur熵閾值法對圖像序列進行二值化處理，用數學形態學填補二值化圖像的空洞、單連通分析提取人的側影，使人體居中，將圖像的大小統一為64*64像素，最后對分割出的人體進行檢測，將包含不完整人體的冗余幀去除；所述的正面步態的周期檢測的方法是首先對歸一化后的單幀進行正面和非正面步態的粗分類，根據肢體占身高比例關系，若為正面步態，統計下臂的搖擺區域像素點的數目變化，若為非正面步態，統計膝蓋的寬度變化，從第一次出現局部極值到第三次再出現局部極值即為一個步態周期。

本發明還可以包括：

1、所述的下臂的搖擺區域是根據肢體占身高比例關系，認為歸一到64*64像素圖像中的第25、26、27、28、29行區域。

2、所述的膝蓋寬度也是根據肢體占身高比例關系，認為歸一到64*64像素圖像中的第47行像素的最左點到最右點之間的像素數目。

3、所述的下臂的搖擺區域是單幀圖像的25～29行中任意一行或臨近的多行像素。

本發明的主要效果在于：是基于視頻處理的，節省了大量的存儲空間，能夠克服傳統側面步態周期檢測方法對正面步態周期檢測不準的缺點，而其計算量小，為實時的步態識別提供了可能。

(四)附圖說明

圖1正面步態周期檢測的流程圖；

圖2原始視頻獲取環境；

圖3有一定俯角的戶外步態數據庫HEU(A)；

圖4(a)-圖4(e)提取人體目標的預處理過程，其中：圖4(a)灰度變換、圖4(b)背景更新、圖4(c)背景減除、圖4(d)人體輪廓、圖4(e)標準中心化；

圖5步態周期示意圖以及右雙支撐、右單支撐、左雙支撐、左單支撐、左步、右步、右支撐、右擺動占整個周期的比例；

圖6部分肢體占身高的比例關系；

圖7非正面步態的周期檢測結果；

圖8根據頭部觀測步態的周期性；

圖9根據頸部到臍部觀測步態的周期性；