[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710006043.4
• 申請(qǐng)日: 2017-01-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106778679B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐常芳;吳亞鳳
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 唐常芳
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/32;H04N7/18
• 代理公司: 北京和信華成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11390
• 代理人: 胡劍輝

公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別方法，該方法包括：(1)提供原始數(shù)據(jù)；(2)設(shè)置檢測(cè)數(shù)據(jù)；(3)計(jì)算機(jī)在測(cè)量檢測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像的采集和規(guī)格化，然后對(duì)圖像中出現(xiàn)的全部人臉進(jìn)行識(shí)別，并測(cè)量所需要的特征數(shù)據(jù)，以及與現(xiàn)有知識(shí)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；(4)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析；(5)建設(shè)分級(jí)的特征庫(kù)；(6)針對(duì)每級(jí)特征庫(kù)，進(jìn)行比對(duì)，從而獲得識(shí)別結(jié)果；(7)對(duì)計(jì)算機(jī)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行評(píng)判，如果結(jié)果錯(cuò)誤則對(duì)步驟(4)、(5)進(jìn)行修正。還有基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別系統(tǒng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻智能識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別方法，以及基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前的視頻識(shí)別技術(shù)和產(chǎn)品基本上都是基于“有特征模型”的前提下，提取待識(shí)別的視頻圖像的特征，并與特征庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別出所需的信息。例如用于交通行業(yè)的車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別，視頻監(jiān)控領(lǐng)域的人臉識(shí)別技術(shù)等，它們的主要技術(shù)特點(diǎn)都是預(yù)先建立好待識(shí)別圖像的特征庫(kù)。

這種技術(shù)對(duì)于有特征庫(kù)的識(shí)別需求可以工作的很好，并且識(shí)別的精確度很高；但是對(duì)于沒(méi)有特征庫(kù)的視頻圖像就無(wú)法識(shí)別了。比如：去識(shí)別一大群人中的一個(gè)陌生的人。

在現(xiàn)實(shí)生活中卻是有這樣的需求的，并且按照人的經(jīng)驗(yàn)也是能做到識(shí)別的。例如：有經(jīng)驗(yàn)的警察可以在車(chē)站碼頭的熙熙攘攘的人群中發(fā)現(xiàn)可疑分子，盡管這個(gè)可疑分子警察事前根本不認(rèn)識(shí)。再比如：有經(jīng)驗(yàn)的銷(xiāo)售人員能從顧客的神態(tài)中辨認(rèn)出這個(gè)人是否是真心想購(gòu)買(mǎi)商品。這個(gè)問(wèn)題在現(xiàn)有的產(chǎn)品和技術(shù)中還沒(méi)有很好的解決。

另外，這個(gè)特征庫(kù)因?yàn)槭且揽咳巳ソ⒌模谙到y(tǒng)工作過(guò)程中，也不會(huì)自動(dòng)的更新或者完善特征庫(kù)，當(dāng)外界條件發(fā)生變化時(shí)，系統(tǒng)的識(shí)別精度便會(huì)受到影響。而有時(shí)候有的特征庫(kù)是很好建設(shè)的(比如汽車(chē)的車(chē)牌號(hào)、某些確定的人的人臉)，但有時(shí)候特征庫(kù)卻是難于建設(shè)的，比如一個(gè)未曾謀面的人的人臉。

另外，對(duì)于海量的視頻數(shù)據(jù)，如果使用目前的視頻識(shí)別技術(shù)(對(duì)待識(shí)別的視頻信號(hào)進(jìn)行規(guī)格化-降維-對(duì)比等方法)，其數(shù)據(jù)運(yùn)算量極大，需要較大量的計(jì)算資源來(lái)支撐，系統(tǒng)的投資比較大。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供了一種基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別方法，其具有通用性，可以在沒(méi)有特征庫(kù)的情況下進(jìn)行視頻圖像識(shí)別，能夠使用較少的計(jì)算量來(lái)完成對(duì)于從海量視頻數(shù)據(jù)中快速識(shí)別所需要圖像的工作。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：這種基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的特定人群視頻識(shí)別方法，該方法包括以下步驟：

(1)提供原始數(shù)據(jù)：先給計(jì)算機(jī)若干段視頻信息，并且告訴計(jì)算機(jī)，這些視頻中的期望尋找對(duì)象；

(2)設(shè)置檢測(cè)數(shù)據(jù)：告訴計(jì)算機(jī)需要從哪些數(shù)據(jù)中去學(xué)習(xí)；

(3)計(jì)算機(jī)在測(cè)量檢測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像的采集和規(guī)格化，然后對(duì)圖像中出現(xiàn)的全部人臉進(jìn)行識(shí)別，并測(cè)量所需要的特征數(shù)據(jù)，以及與現(xiàn)有知識(shí)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

(4)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析：對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析出為所需時(shí)對(duì)應(yīng)的參數(shù)的分布情況，以及不為所需時(shí)對(duì)應(yīng)的參數(shù)目的分布情況；然后對(duì)這些分布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，找出各個(gè)參數(shù)分布的方差，以及各個(gè)參數(shù)分布重心的距離；

(5)建設(shè)分級(jí)的特征庫(kù)：對(duì)特征數(shù)據(jù)建設(shè)一級(jí)特征庫(kù)和二級(jí)特征庫(kù)；

(6)針對(duì)每級(jí)特征庫(kù)，進(jìn)行比對(duì)，從而獲得識(shí)別結(jié)果；

(7)對(duì)計(jì)算機(jī)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行評(píng)判，如果結(jié)果錯(cuò)誤則對(duì)步驟(4)、(5)進(jìn)行修正。