[發明專利]基于面部識別的檢測打架行為的方法

有效

• 申請號: 201210587739.8
• 申請日: 2012-12-30
• 公開（公告）號: CN103049746A
• 公開（公告）日: 2013-04-17
• 發明（設計）人: 劉忠軒;楊宇
• 申請（專利權）人: 信幀電子技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 李世喆

技術領域

本發明涉及安防領域，具體而言，涉及一種基于面部識別的檢測打架行為的方法。

背景技術

目前在安防領域中，通過攝像頭檢測當前區域內的事件，例如：檢測當前區域內的活動的人或動物等。

現有的檢測技術只能拍攝圖像的內容，不能對圖像的內容做進一步的分析。當圖像中出現人員有打架現象，用戶只能通過眼睛觀察判斷后才能確定，如果當時沒有看到，則這些行為會被忽略。

發明內容

本發明旨在提供一種基于面部識別的檢測打架行為的方法，以解決上述圖像中出現的打架現象被忽略的問題。

在本發明的實施例中，提供了一種基于面部識別的檢測打架行為的方法，包括：

檢測每幀圖像中的人體輪廓；

確定到圖像中任意兩個人體輪廓之間的距離小于第一閾值，則分別檢測圖像中每個人面部的皮膚顏色；

如果其中一個人的面部皮膚顏色出現淤青或紅紫、且面積不小于第二閾值，則確定出現打架行為。

本發明的方法，通過任意兩個人體輪廓之間的距離、以及人體面部皮膚的顏色確定打架過程，不需要用戶用眼睛檢測，減少了打架現象被不能被及時發現的情況。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1示出了實施例的流程圖；

圖2示出了實施例中檢測過程的流程圖；

圖3示出了實施例中的背景圖像；

圖4示出了實施例中的當前圖像；

圖5示出了實施例中差分圖像；

圖6示出了實施例中選擇輪廓點的示意圖；

圖7示出了實施例中得到的輪廓的示意圖；

圖8示出了實施例分類器分離的人體輪廓和周圍其它物體圖像的示意圖；

圖9示出了實施例中腐蝕過程的示意圖；

圖10示出了實施例中膨脹過程的示意圖。

具體實施方式

下面將參考附圖并結合實施例，來詳細說明本發明。

參見圖1，實施例中的步驟包括：

S11：檢測每幀圖像中的人體輪廓；

S12：確定到圖像中任意兩個人體輪廓之間的距離小于第一閾值，則分別檢測圖像中每個人面部的皮膚顏色；

第一閾值可根據像素點的數量設定。也可按照比例確定，例如：距離為框住人體輪廓的最小矩形寬度的1.3-1.7倍

S13：如果其中一個人的面部皮膚顏色出現淤青或紅紫、且面積不小于第二閾值，則確定出現打架行為。

實施例中的方法，通過任意兩個人體輪廓之間的距離、以及人體的面部皮膚的顏色確定打架過程，不需要用戶用眼睛檢測，減少了打架現象被不能被及時發現的情況。

優選地，參見圖2，實施例中的所述檢測的過程包括：

S21：將當前幀的圖像二值化，得到差分圖像；

取圖3所示的彩色上一幀圖像作為背景圖像，從圖4所示的第二幀彩色圖像開始，將當前圖像與背景圖像簡單相減取絕對值并二值化得到圖5所示的差分圖像--d(i，j)。每一幀圖像與背景圖像在彩色的三個通道上做差分。對每個像素點，如果在這三個通道上的差分結果的最大值大于某一閾值，則將這點的值在灰度圖像上賦值為255。否則賦值為0。

S22：逐行掃描所述差分圖像中的像素點，如果掃描到的像素點為白色像素點，則根據相鄰像素點的灰度，遍歷到由多個白色像素點構成的封閉區域的輪廓；

可采用基于連通性的邊界跟蹤算法,獲得提取整個圖像序列中行人的輪廓。把輪廓以點序列的形式存儲。

輪廓線上點，與其相鄰點的灰度值有一定的跳躍，故通過灰度值的對比，就可以將這些點提取出來。參見圖6，為了簡單，去掉了圖像邊框上所有象素點，每個被提取的象素點A，與其周圍的8個點作比較，當某點周圍8個參考點有一個不都與之相同時，這個點就是輪廓點。

邊界跟蹤算法先選擇一起始點s∈S_c，然后沿順時針或逆時針利用連通性跟蹤邊界直到回到起始點。

已知像素p,q∈S，如果存在一條從p到q的路徑，且路徑上的全部像素都包含在S中，則稱p與q是連通的。如圖7所示的在差分圖像上得到的像素點。

連通性(connectivity)是等價關系．對屬于S的任意三個像素p、q和r，有下列性質：

1）像素p與p本身連通（自反性）．

2）如果p與q連通，則q與p連通（互換性）．