[發明專利]基于自相似數編碼的異常區域檢測方法

在審

• 申請號: 201310529261.8
• 申請日: 2013-11-01
• 公開（公告）號: CN103810467A
• 公開（公告）日: 2014-05-21
• 發明（設計）人: 諶先敢;唐文峰;高智勇;劉海華
• 申請（專利權）人: 中南民族大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 武漢帥丞知識產權代理有限公司 42220
• 代理人: 朱必武;沈小川

技術領域

本發明屬于計算機視覺和視頻監控領域，具體涉及一種可以檢測出視頻序列中的異常區域的方法。?

背景技術

在視頻監控領域，檢測視頻序列中的異常區域是一個非常關鍵的問題。異常事件的定義為明顯不同于正常的事件，將異常表示為與正常事件的數據在特征空間有很大的距離，或者在一個正常的模型下有較低的概率。有些研究將異常定義為那些在事件時間、位置和軌跡展現出差異的事件。?

大部分方法都需要通過使用標準正常數據集來建立正常模型。眾所周知即使數量龐大的訓練集，也不能充分包含自然發生的一切情況。如果算法本身具備自我推斷異常區域的功能，就可以減輕對數據集的依賴性。其次，許多方法大多通過被測試點與正常模型的偏離程度確定異常點，而這種評判方式不適用于無訓練集的情況。?

發明內容

針對背景技術的不足，本文提出一種簡單快速的無監督方法來檢測出視頻序列中的異常區域。該方法無需訓練樣本，可以直接從視頻序列準確檢測出異常區域。?

本發明的自相似數編碼的異常區域檢測方法描述如下思想：視頻中的異常區域與正常區域存在明顯的區別，正常區域在視頻空間中應該存在大量與其相似的區域，而異常區域沒有或者只有少數區域與之相似。對于視頻內某一區域來說，自相似數是指在該視頻內與之相似的區域的數目。在由自相似數組成的自相似數編碼中，每個元素代表原視頻序列中與自相似數元素對應的局部區域相似的區域的數目。?

在評判視頻內區域之間是否相似的時候，首先提取視頻區域中運動和紋理特征，然后以不同的測度進行加權結合的方式來計算視頻內區域特征之間的距離，該距離低于某一閾值被認為相似，高于該閾值被認為不相似。在此基礎上計算自相似數編碼，自相似數編碼中的某一元素，表示上述距離低于某閾值的相似區域的數目，即視頻中有多少區域與本區域相似。?

自相似數編碼中數值為0的位置對應的視頻內的局部區域被認為與其他區域都不相似，屬于異常區域，而其他區域至少有1個以上的相似區域，為正常區域。實驗數據集和某一真實監控視頻上的實驗結果表明，本發明的方法能較好的檢測出視頻中的異常區域。?

本發明在無需訓練樣本的情況下，能夠直接從視頻序列準確檢測出異常區域。具體而言，本發明具有以下特點：?

（1）本發明提出了自相似數編碼方法來描述視頻序列內部相似區域的數目，用來進行異常區域的檢測。

（2）本發明采用視頻區域中對象的運動和紋理特征，并以不同的測度進行加權結合來計算視頻內區域之間的相似性。?

（3）本發明以視頻區域內自相似數編碼的數值為0的區域為異常區域，其他為正常區域。?

附圖說明

圖1?基于自相似數編碼的異常區域檢測方法的流程；?

圖2?時空網格單元的劃分方式；

圖3?自相似數編碼的計算方法；

圖4??局部二值模式（LBP）算子的示例；

圖5??Ped1的檢測結果；

圖6??Ped2的檢測結果。

具體實施方式

本發明直接對攝像機采集到的視頻序列進行處理，實現了一種基于自相似數編碼的異常區域檢測方法。自相似，即自我相似，原是指物體與自己的某一部分相似，是分形的重要特質。本發明所述的自相似，是指本視頻內部的區域之間相似。?

以下結合附圖對本發明做進一步的說明。?

如圖1、2、3、4、5、6所示，本發明的處理過程如下：?

一種基于自相似數編碼的異常區域檢測方法，包括以下步驟：

視頻序列底層特征的提取：

第一步：輸入一段視頻，將視頻序列劃分為非重疊的時空網格單元，同時構建與時空網格單元對應的自相似數編碼并初始化。在擁擠的人群場景中人與人之間的遮擋頻繁發生，很難提取每個獨立的運動目標，而時空網格單元表示視頻序列的局部特征，可以保留每個行人可見部分的信息。自然環境下行人之間的動作不可能完全一致，時空網格單元具有的局部特性可以捕捉到他們具有相同的局部區域，為后續的匹配搜索提供更多有用信息，減少因遮擋或者動作之間發生形變導致算法性能的降低。具體的劃分方式如圖2所示，其中t-1、t、t+1是視頻序列中時間上連續的三幀圖像。

第二步：計算每個時空網格單元的運動和紋理特征。?

運動特征的提取采取的是基于亮度梯度的稠密光流(Horn-Schunck)，所用的計算公式如下：?

（1）