[發明專利]一種基于步態特征的行人年齡段識別方法

在審

• 申請號: 202011342347.6
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112329716A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 余曉毅;宋濤;趙明富;巫濤江;衛排鋒;馬愛萍
• 申請（專利權）人: 重慶能源職業學院;重慶理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶市諾興專利代理事務所(普通合伙) 50239
• 代理人: 盧玲

本發明公開了一種基于步態特征的行人年齡段識別方法，其特征在于：該方法包括如下步驟：S1：行人步態圖像預處理：采集行人行走視頻，通過運動目標識別提取視頻幀中的行人步態剪影圖，該步態剪影圖以二進制圖像表示；并對步態剪影圖進行形態學處理，獲得完整的人體區域；S2:提取步態周期：對連續的視頻幀通過統計行人區域面積的變化曲線，提取面積變化曲線中相鄰的兩個波峰，作為一個步態周期的起止幀；并以一個步態周期為一組數據，統計人體區域面積；S3：獲取步態能量圖；S4：步態能量圖分割；S5：基于卷積神經網絡提取步態特征；S6：基于步態特征的年齡識別；本發明可廣泛應用于訪問控制，監視，醫學治療等領域。

技術領域

本發明涉及行人年齡段識別方法，具體涉及一種基于步態特征的行人年齡段識別方法。

背景技術

現有的年齡估計算法一般采用高分辨率的人臉圖像，但人臉被遮擋時使得從殘缺的面部圖像中識別出年齡極具挑戰性，除此之外，遠距離獲取人臉圖像時造成的圖像模糊亦會影響年齡的識別，這限制了基于人臉圖像年齡識別的應用。相比之下，二進制的人體輪廓圖就足夠表示一個人的步態，因此在遠距離表示人體信息的步態特征可以彌補遠距離年齡識別的問題，而且不需要目標的配合，具有隱蔽性。眾多的研究證明了步態包含了用于人年齡識別的潛在信息。步態具有周期性，為了節約內存且能有效保留完整步態周期的信息，基于步態特征的應用已被廣泛研究，如訪問控制，監視，醫學治療等。

眾多的研究證明了步態包含了用于人年齡識別的潛在信息，利用簡單的頭部與身體尺寸的比例特征可以區分兒童與成人。將二進制人體輪廓圖縱向和橫向投影得到曲線作為特征，可以區分了老人和成年人。在步態識別領域，步態能量圖是最廣泛使用的步態模板之一，日本大阪大學構建了全代步態數據庫，提出的基線算法證明了基于步態的年齡估計的可行性，這項研究可以被認為是最早利用步態估計年齡的工作。雖然其構建的數據庫目前擁有最多的樣本集，但是各個年齡的樣本數量及其不平衡，例如老年樣本集的數量遠遠少于青壯年樣本集的數量。深度學習的發展，也促進了步態識別的發展。Marín-Jiménez等人設計了一個多任務的深度卷積神經網絡，將光流作為訓練集，同時實現了目標身份，性別，年齡的識別，但是其樣本集中只包含了305個個體，而且這些個體大都是20多歲。因為年齡的評估需要一個較大的年齡范圍，因此認為該方法并未得到有效驗證。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于提供一種基于步態特征的行人年齡段識別方法。

本發明的技術方案是：一種基于步態特征的行人年齡段識別方法，其特征在于：該方法包括如下步驟：

S1：行人步態圖像預處理：首先采集行人行走視頻，通過運動目標識別提取視頻幀中的行人步態剪影圖，步態剪影圖以二進制圖像表示；運動目標提取的行人輪廓圖都存在一定的空洞或者噪聲，即行人身體部分存在漏識別或誤識別，對步態剪影圖進行形態學處理，獲得比較完整精確的人體區域；

S2:提取步態周期：對連續的視頻幀通過統計行人區域面積的變化曲線，在行走過程中，隨著雙腿的邁開與收攏，行人目標區域面積呈周期性波動，提取面積曲線中相臨的兩個波峰，作為一個步態周期的起止幀。

行人的步伐通常是周期性重復，在進行步態分析時以一個步態周期為一組數據，統計人體區域面積，通常行人雙腳并攏時面積最小，雙腳跨度最大時面積最大，通過面積曲線，以相鄰兩個峰值作為一個步態周期。

S3：獲取步態能量圖：以一個步態周期對應的視頻幀作為原始數據，以每一幀圖像中的行人重心作為中心，對周期內的視頻進行中心對齊；

計算人體區域中每個像素點在一個周期內的平均灰度值，以周期內的平均灰度圖像作為步態能量圖，一方面減少數據量，一方面有濾波效果，去除噪聲，同時包含一個步態周期的運動信息。

S4：步態能量圖分割：將步態能量圖分割為頭部、上身、腿部三張子能量圖，三張子能量圖的寬度一致，高度按照一定比例分割，結合步態能量圖，每個步態周期共計四張能量圖；