[發(fā)明專利]一種基于膚色分割的近景異常行為檢測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810257192.2
• 申請(qǐng)日: 2018-03-27
• 公開（公告）號(hào): CN108509889A
• 公開（公告）日: 2018-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王鴻鵬;尤磊;陳一夫;張春慨;薛睿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 深圳市添源知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44451
• 代理人: 羅志偉

本發(fā)明提出了一種基于膚色分割的近景異常行為檢測(cè)方法及裝置，可完成對(duì)視頻中的人體近景行為進(jìn)行檢測(cè)，所述方法包括：采用基于深度學(xué)習(xí)的膚色分割算法對(duì)視頻進(jìn)行背景去除，以保留當(dāng)前圖像中的膚色區(qū)域。另外通過手掌幾何特征對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行建模，以獲得手掌位置。最后通過光流能量模型對(duì)運(yùn)動(dòng)的手部進(jìn)行能量判斷以實(shí)現(xiàn)行為異常與否的判斷。本發(fā)明基于膚色分割可以有效的過濾背景中的干擾信息，對(duì)近景人體行為進(jìn)行檢測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及圖像處理方法和深度學(xué)習(xí)方法。

背景技術(shù)

異常行為檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，也是智能安防的重要組成部分。隨著視頻拍攝設(shè)備的普及，越來越多的以行為人或者行為人的手部為焦點(diǎn)的視頻出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中。與傳統(tǒng)的遠(yuǎn)景異常行為檢測(cè)不同，這些近景的視頻主要的關(guān)注點(diǎn)在圖像中特定的人員或者該特定人員的手部。

現(xiàn)有方法主要有以下的缺點(diǎn)：

一、在膚色分割方面，傳統(tǒng)的膚色分割方法，例如顏色空間法，貝葉斯法，高斯模型法等，易受到人員變化，膚色變化以及類膚色物體的影響，而不能滿足視頻中膚色多樣性的要求。

二、現(xiàn)有的行為檢測(cè)方法多關(guān)注于遠(yuǎn)景異常行為檢測(cè)，即視頻拍攝位置與行為人之間的距離超過10米，行為檢測(cè)方法以行為人為單位進(jìn)行檢測(cè)和分析。且大部分模型需要對(duì)監(jiān)控的背景進(jìn)行建模，不能滿足近景異常行為檢查中場(chǎng)景多樣性的要求。

發(fā)明內(nèi)容

為了實(shí)現(xiàn)近景的異常行為檢測(cè)，本發(fā)明提供了一種基于膚色分割的近景異常行為檢測(cè)方法及裝置，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)近景視頻中的人體行為進(jìn)行有效的檢測(cè)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)方案：

一種基于膚色分割的近景異常行為檢測(cè)方法，所述方法包括以下主要步驟：

S1、構(gòu)建膚色數(shù)據(jù)集：收集帶有噪點(diǎn)信息的膚色數(shù)據(jù)與非膚色數(shù)據(jù)；

S2、深度自編碼器訓(xùn)練：將深度自編碼器在構(gòu)建的膚色數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證；

S3、手部幾何模型建立：采用膚色信息，手掌信息和指尖信息構(gòu)建手部的二維幾何模型；

S4、手部追蹤：追蹤手部運(yùn)動(dòng)軌跡；

S5、光流能量計(jì)算：對(duì)運(yùn)動(dòng)的手部進(jìn)行光流能量計(jì)算，判斷其能量值是否異常。

另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于膚色分割的近景異常行為檢測(cè)裝置，所述裝置包括：

膚色數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊，用于收集帶有噪點(diǎn)信息的膚色數(shù)據(jù)與非膚色數(shù)據(jù)；

深度自編碼器訓(xùn)練模塊，用于將深度自編碼器在構(gòu)建的膚色數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證；

手部幾何模型建立模塊，用于采用膚色信息，手掌信息和指尖信息構(gòu)建手部的二維幾何模型；

手部追蹤模塊，用于追蹤手部運(yùn)動(dòng)軌跡；

光流能量計(jì)算模塊，用于對(duì)運(yùn)動(dòng)的手部進(jìn)行光流能量計(jì)算，判斷其能量值是否異常。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的方法可以應(yīng)對(duì)視頻中膚色多樣性的問題，在去除背景干擾信息的同時(shí)，保留當(dāng)前場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)膚色區(qū)域。通過在膚色分割后的圖像上進(jìn)行手掌幾何模型建模，運(yùn)動(dòng)軌跡追蹤和光流能量計(jì)算，實(shí)現(xiàn)近景的異常行為檢測(cè)。從方法先進(jìn)性層面，本發(fā)明有效的克服的場(chǎng)景變化，人員變化帶來的視頻分析難題。通過結(jié)合膚色特征，幾何特征和光流能量特征，對(duì)進(jìn)行異常行為的能量進(jìn)行的判斷，有效的彌補(bǔ)了遠(yuǎn)景異常行為檢測(cè)在這方面的不足。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的方法流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖說明及具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。