基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法技术

本发明专利技术公开了基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，包括：预处理视频数据，获取视频中人物的骨骼点信息；基于骨骼点信息求解关节信息；基于关节信息分析人体区域，对人体区域进行标记；基于标记后的人体区域对需要隐藏的区域进行模糊化处理。本发明专利技术通过对视频数据进行逐帧分解，形成逐帧的图像文件，然后将图像文件转换为深度图像，并在深度图像中分析人体骨骼点位置，基于骨骼点位置对关节进行预测、连接和划分，然后依据关节信息分割并标记人体区域，并依据需要对需隐藏的敏感区进行模糊化处理，可有效保护公民的个人隐私，并维护网络视频安全。视频安全。视频安全。

【技术实现步骤摘要】
基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法


[0001]本专利技术涉及基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，属于图像处理及信息安全


技术介绍

[0002]随着社会的发展和科学技术的进步，利用监控摄像头来满足一些应用场景的需求越来越普遍。在行人识别、人脸识别、车辆检测、人体行为识别、姿态估计、康养社区、跌倒检测、违章处理、垃圾检测等很多场景中，都是利用摄像头进行数据的采集。
[0003]然而，在不同的应用场景下，如果将视频中所有的信息都暴露到系统中，会危害人的隐私。例如，在家中安装摄像头对老年人的行为进行监测，防止老年人在家中摔倒或发生异常而无法呼救。摄像头不但会拍摄和记录老年人的实时动作，还会拍摄老年人的身体、衣服、家庭布局等无关行为检测的细节，会侵犯使用者的隐私。因此，需要对视频中人物的敏感信息进行隐藏，达到隐私保护的目的。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法及系统，在监控视频中对视频中人物的敏感信息进行隐藏。
[0005]为达到上述目的，第一方面，本专利技术提供基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，包括如下步骤：
[0006]预处理视频数据，获取视频中人物的骨骼点信息；
[0007]基于骨骼点信息求解关节信息；
[0008]基于关节信息分析人体区域，对人体区域进行标记；
[0009]基于标记后的人体区域对需要隐藏的区域进行模糊化处理。
[0010]进一步地，预处理视频文件，获取视频中人物的骨骼点信息，包括：获取待处理的视频数据，将视频数据逐帧分解为图像文件；
[0011]将图像文件导入OpenPose模型，获取深度图像和人物的骨骼点信息。
[0012]进一步地，基于关节信息分析人体区域，对人体区域进行标记，包括：
[0013]以头部骨骼点为基准，依据骨骼点的分布位置，拼接骨骼点，同时标记人体区域信息；
[0014]基于骨骼点拼接信息预测关节位置，基于关节位置进行关节拼接，同时标记人体区域信息。
[0015]进一步地，基于骨骼点拼接信息预测关节位置，基于关节位置进行关节拼接，包括：
[0016]基于骨骼点与其他相邻骨骼点之间的相关性，识别最近的骨骼点并进行关联；
[0017]导入人体模型，预测关节位置，基于关节位置连接肢体信息，完成关节拼接。
[0018]进一步地，将视频数据中的场景分为固定应用场景和实际应用场景；在进行模糊
化处理之前识别视频数据中的场景；
[0019]若视频数据中的场景为固定应用场景，则对需要隐藏的人体区域进行固定；
[0020]若视频数据中的场景为实际应用场景，则对重新依据需求对需要隐藏的人体区域进行选择。
[0021]进一步地，模糊化处理避开人体头部；
[0022]模糊化处理的步骤包括数据降噪、有损压缩和相似匹配。
[0023]进一步地，在对视频数据进行预处理之前，对视频数据中的人物进行人脸识别，确认视频数据中的人物身份，包括：
[0024]预制人脸数据库；
[0025]获取视频数据中的人脸信息；
[0026]将视频数据中的人脸信息与人脸数据库中的人脸参数进行比对，识别视频数据中的人物信息。
[0027]进一步地，预制人脸数据库包括：
[0028]采集使用者的照片，并进行人脸面部特征；
[0029]调整人脸面部方向，将人脸对齐；
[0030]计算面部特征点的特征向量，获取各使用者的人脸参数；
[0031]将各使用者的人脸参数导入并存储在数据库中，完成人脸数据库的构建。
[0032]进一步地，将视频数据中的人脸信息与人脸数据库中的人脸参数进行比对，识别视频数据中的人物信息，包括：
[0033]将视频中的人脸信息与人脸数据库中的人脸参数进行比较，并在每次比较中输出相似度结果；
[0034]选取相似度最高的人脸参数作为比较结果进行输出。
[0035]进一步地，选取相似度最高的人脸参数作为比较结果进行输出：
[0036]设置人脸相似度阈值；
[0037]在人脸比对完成后，若最高相似度小于相似度阈值，则输出无效结果
[0038]本专利技术所达到的有益效果：
[0039]本专利技术通过对视频数据进行逐帧分解，形成逐帧的图像文件，然后将图像文件转换为深度图像，并在深度图像中分析人体骨骼点位置，基于骨骼点位置对关节进行预测、连接和划分，然后依据关节信息分割并标记人体区域，并依据需要对需隐藏的敏感区进行模糊化处理，可有效保护公民的个人隐私，并维护网络视频安全。
[0040]本专利技术在对人体区域进行模糊处理时避开头部位置，方便获取视频数据中的人物面部数据，以确定人物信息。
[0041]本专利技术在进行人脸识别时设置阈值，当识别后的结果低于阈值时，判定为无效的识别结果，可有效降低人脸误检情况的发生。
附图说明
[0042]图1是本专利技术实施例提供的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法的流程图；
[0043]图2是本专利技术实施例提供的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法中确认使用者身份的流程图；
[0044]图3是本专利技术实施例提供的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法中骨骼点信息的示意图；
[0045]图4是本专利技术实施例提供的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法中人体各个关节区域的分布示意图。
具体实施方式
[0046]下面基于附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0047]本专利技术实施例提供基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，在实时的监控视频数据或存储的视频数据中，先将视频数据进行逐帧分解，为每一帧都形成一个图像文件，再将各图像文件转换为深度图像，在深度图像中分析人体的骨骼点信息，基于骨骼点信息进行骨骼点的连接，预测关节位置，依据人体关节信息进行关节连接，并对人体区域进行划分和标记，基于标记后的人体区域，按照模糊要求，对指定的人体区域进行指定程度的模糊操作，可有效保护公民的个人隐私，并维护网络视频安全；同时，避免对人体头部进行模糊化处理，方便进行人脸识别，获取视频数据中的人物信息；同时，本专利技术在进行人脸识别时设置阈值，当识别后的结果低于阈值时，判定为无效的识别结果，可有效降低人脸误检情况的发生。
[0048]如图1至图4所示，本专利技术提供的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，包括如下步骤：
[0049]步骤一：预处理视频数据，获取视频中人物的骨骼点信息：
[0050]利用存储的本地视频文件或摄像头实时采集的监控视频作为原始视频数据输入；
[0051]将输入的原始视频数据进行逐帧分解，为每一帧数据生成图像文件，将各图像文件导入到OpenPose模型中，根据卷积神经网络对人体骨骼点进行预测，根据损失函数对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，其特征在于：包括如下步骤：预处理视频数据，获取视频中人物的骨骼点信息；基于骨骼点信息求解关节信息；基于关节信息分析人体区域，对人体区域进行标记；基于标记后的人体区域对需要隐藏的区域进行模糊化处理。2.根据权利要求1所述的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，其特征在于：预处理视频文件，获取视频中人物的骨骼点信息，包括：获取待处理的视频数据，将视频数据逐帧分解为图像文件；将图像文件导入OpenPose模型，获取深度图像和人物的骨骼点信息。3.根据权利要求2所述的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，其特征在于:基于关节信息分析人体区域，对人体区域进行标记，包括：以头部骨骼点为基准，依据骨骼点的分布位置，拼接骨骼点，同时标记人体区域信息；基于骨骼点拼接信息预测关节位置，基于关节位置进行关节拼接，同时标记人体区域信息。4.根据权利要求3所述的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，其特征在于：基于骨骼点拼接信息预测关节位置，基于关节位置进行关节拼接，包括：基于骨骼点与其他相邻骨骼点之间的相关性，识别最近的骨骼点并进行关联；导入人体模型，预测关节位置，基于关节位置连接肢体信息，完成关节拼接。5.根据权利要求1所述的基于骨骼点信息的人体敏感信息隐藏方法，其特征在于：将视频数据中的场景分为固定应用场景和实际应用场景；在进行模糊化处理之前识别视频数据中的场景；若视频数据中的场景为固定应用场景，则对需要隐藏的人体区域进行固定；若视频数据中的场景为实际...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱川，刘威，张华，范浩宇，
申请(专利权)人：宽泛科技盐城有限公司，
类型：发明
国别省市：