ATM取款机前的异常人脸检测方法技术
【技术实现步骤摘要】
ATM取款机前的异常人脸检测方法
本专利技术涉及的是一种视频图像处理和模式识别
的方法，具体是一种应用于视频监控系统的异常人脸检测方法。
技术介绍
ATM取款机前的异常人脸检测的主要任务是对处于监控下的ATM取款机前是否出现蒙面或者脸部遮挡的情况，判断运动目标行为是否异常，从而达到异常检测的目的。异常人脸检测则是在行人目标检测的基础之上进一步识别出特定的异常人脸，例如在给定视频中检测戴口罩，戴墨镜，带鸭舌帽等遮蔽人脸的行为。异常人脸的检测技术可应用于视频监控、视频检索等领域，从而减少海量的监控视频数据给操作人员带来的负担。典型的行人目标检测方法是基于背景建模的，根据当前序列帧图片信息与背景模型进行对比，并将提取出的多个前景块都当作独立的物体，然后直接利用前景块的特征进行物体分类检测，例如J.Renno等人在”ObjectClassificationinVisualSurveillanceUsingAdaboost”中提到的方法，该论文收录在2007年的《ComputerVisionandPatternRecognition》会议集第1到8页。这种方法的优点在...
【技术保护点】
一种ATM取款机前的异常人脸检测方法，其特征在于，所述方法分三步，首先检测出视频中的取款人目标，然后对其脸部进行定位以及实时跟踪，最后对脸部区域遮挡的情况进行异常判断；具体为：第一步，采用高斯混合模型对场景的背景进行建模，在得到背景模型后通过与当前处理图像的比对得到粗略的运动前景，使用前景块所占整幅图像的比率以及目标的位置定位ATM前的取款人，然后再结合连通域分析实现取款人的精定位，接着再进行区域填充和形态学处理；第二步，通过自下而上地统计前景身体宽度的变化快速估计取款人的肩部在水平方向上的位置；使用基于高斯能量函数的生长算法找出紧密包裹头部区域的方框，然后利用方框边缘的脸...
【技术特征摘要】
1.一种ATM取款机前的异常人脸检测方法，其特征在于，所述方法分三步，首先检测出视频中的取款人目标，然后对其脸部进行定位以及实时跟踪，最后对脸部区域遮挡的情况进行异常判断；具体为：第一步，采用高斯混合模型对场景的背景进行建模，在得到背景模型后通过与当前处理图像的比对得到粗略的运动前景，使用前景块所占整幅图像的比率以及目标的位置定位ATM前的取款人，然后再结合连通域分析实现取款人的精定位，接着再进行区域填充和形态学处理；第二步，通过自下而上地统计前景身体宽度的变化快速估计取款人的肩部在水平方向上的位置；使用基于高斯能量函数的生长算法找出紧密包裹头部区域的方框，然后利用方框边缘的脸部外轮廓，通过随机Hough变换和最小二乘法拟合头部的椭圆来确定下巴的位置，修订得到头部目标最终的准确位置；获得初始头部目标位置后，基于L1跟踪算子对它进行实时跟踪；第三步，通过对跟踪到的脸部的肤色面积比例和能否找到眼睛、嘴巴进行判断，进行异常人脸的识别，即检测出戴口罩、戴墨镜、带鸭舌帽这些遮蔽人脸的行为；所述的取款人的精定位，具体为：基于高斯混合模型提取出粗略的运动前景块，然后计算前景块所占整幅图像的比率的大小以及前景块所在的位置是否满足设置的阈值，如果满足，那么再结合连通域分析对前面用高斯混合模型得到的轮廓进行修正，从而达到前景块的精定位；反之，则放弃后期的跟踪和识别。2.根据权利要求1所述的ATM取款机前的异常人脸检测方法，其特征在于，所述通过自下而上地统计前景身体宽度的变化快速估计取款人的肩部在水平方向上的位置，具体为：在得到的前景的基础上，对其进行填充和形态学修正得到填充后的头肩部区域；在人体头肩部的形状中，肩部与头部处宽度比躯干部要小很多，根据这一特点，自下而上地扫描前景水平方向的宽度，统计落在各个水平位置上的前景点个数并生成直方图，得出新一行的宽度后比较与上一行宽度的距离，计算差值diff，当diff大于一阈值时则认为找到肩部并停止向上扫描，所述阈值为上一行宽度乘以0.1，这样能快速找到肩部的位置并得出肩部的...
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0来自[天津市电信IDC机房] 2015年03月23日 11:34常人，指平常的人；守常道不变的人。语出《书·立政》：“继自今后王立政，其惟克用常人。”