【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别
，更具体地说，涉及一种人体行为特征提取方法、系统及异常行为检测方法和系统。
技术介绍
人体异常行为检测是计算机视觉领域中最活跃的研究课题之一，目前在超市、银行、运输中心以及医院的安保和预警的智能化方面有着广泛的应用前景。人体异常行为检测是指首先对自定义的正常行为和异常行为分别进行分析与建模，然后根据目标行为与正 常行为和异常行为两者的相似程度来为目标行为进行分类，从而判断目标行为是否异常；其中，目标行为指待检测的人体行为。此处，正常行为主要指日常生活中经常出现的表现正常的行为，如走路、小跑、拍手鼓掌等行为；而异常行为主要是与正常行为相反，表现过于激烈的行为，如快跑、挥拳、挥手求救等行为；显然对于正常行为和异常行为的界定可通过自定义形式完成。图I为现有技术人体异常行为检测的方法流程图，参照图1，该方法可以包括步骤步骤S100、依据背景模型对视频图像序列进行前景提取，得出人体动作图像序列，目前所得的人体动作图像序列一般均是经过二值化处理后的图像序列，可详见图2所示出的经过二值化处理后的人体动作图像的图像效果；步骤S110、从人体动作图像序列中提...
【技术保护点】
一种人体行为特征提取方法，其特征在于，包括：在每次进行立方数据更新时，将预设个数的图像帧插入立方数据的图像序列中，及将图像序列中原来存在的对应预设个数的图像帧按照时间顺序删除出立方数据的图像序列中；其中，所述预设个数为大于1且不影响人体运动连续性的图像帧的个数；按照预设的每次扫描立方数据的图像时的掩码模板移动的像素数，对立方数据的图像进行扫描并赋值；其中，所述预设的掩码模板移动的像素数为大于1且不影响人体姿态和轮廓的像素数；提取赋值后的特征，形成人体行为特征。
【技术特征摘要】
1.一种人体行为特征提取方法，其特征在于，包括 在每次进行立方数据更新时，将预设个数的图像帧插入立方数据的图像序列中，及将图像序列中原来存在的对应预设个数的图像帧按照时间顺序删除出立方数据的图像序列中；其中，所述预设个数为大于I且不影响人体运动连续性的图像帧的个数； 按照预设的每次扫描立方数据的图像时的掩码模板移动的像素数，对立方数据的图像进行扫描并赋值；其中，所述预设的掩码模板移动的像素数为大于I且不影响人体姿态和轮廓的像素数； 提取赋值后的特征，形成人体行为特征。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述预设个数为3，所述预设的掩码模板移动的像素数为3。3.根据权利要求I或2所述的方法，其特征在于，所述对立方数据的图像进行扫描并赋值包括 采用枚举法，依据邻接表中预置的立方数据中每个像素与每个像素的相关特征的对应关系，对立方数据中的图像进行扫描； 当扫描到一个像素时，对该像素的像素值赋值，将该像素的像素值赋值给与该像素对应的相关特征；其中，所述相关特征为与像素对应的图像高阶局部自相关函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述立方数据中每个像素与每个像素相关特征的对应关系的预置过程包括 确定立方数据中每个像素的相关特征的维数编号； 设置每个像素与每个像素的相关特征的维数编号的对应关系。5.一种人体行为特征提取系统，其特征在于，包括 立方数据更新模块，用于在每次进行立方数据更新时，将预设个数的图像帧插入立方数据的图像序列中，及将图像序列中原来存在的对应预设个数的图像帧按照时间顺序删除出立方数据的图像序列中；其中，所述预设个数为大于I且不影响人体运动连续性的图像帧的个数； 扫描赋值模块，用于按照预设的每次扫描立方数据的图像时的掩码模板移动的像素数，对立方数据的图像进行扫描并赋值；其中，所述预设的掩码模板移动的像素数为大于I且不影响人体姿态和轮廓的像素数； 提取模块，用于提取赋值后的特征，形成人体行为特征。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述预设个数为3，所述预设的掩码模板移动的像素数为3。7.根据权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述扫描赋值模块包括 扫描单元，用于采用枚举法，依据邻接表中预置的立方数据中每个像素与每个像素的相关特征的对应关系，对立方数据中的图像进行扫描； 赋值单元，用于在所述扫描单元扫描到一个像素时，对该像素的像素值赋值，将该像素的像素值赋值给与该像素对应的相关特征；其中，所述相关特征为与像素对应的图像高阶局部自相关函数。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，陈鹏，吴磊，武德安，冯江远，夏云霓，
申请(专利权)人：成都国科海博计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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