[发明专利]一种基于视频序列的人体异常行为检测方法

权利要求书

1.一种基于视频序列的人体异常行为检测方法，其特征在于，步骤为：

第一步、建立行为模型数据库：

步骤1.1、通过摄像头和WDM视频采集卡采集训练行为视频图像序列，作为训练样本；

步骤1.2、提取训练行为视频图像序列中运动人体的运动特征及局部特征，将运动特征及局部特征相结合，组成一组训练特征向量；

步骤1.3、将训练特征向量作为输入，利用机器方法进行学习从而得到行为模型数据库；

第二步、人体行为判断：

步骤2.1、通过摄像头和WDM视频采集卡采集实时行为视频图像序列；

步骤2.2、提取实时行为视频图像序列中运动人体的运动特征及局部特征，将运动特征及局部特征相结合，组成一组实时特征向量；

步骤2.3、将实时特征向量作为输入，利用行为模型数据库采用机器方法对识别的运动人体区域的行为做出评判。

2.如权利要求1所述的一种基于视频序列的人体异常行为检测方法，其特征在于，所述步骤1.2及所述步骤2.2包括：

步骤S1、从训练行为视频图像序列或实时行为视频图像序列中提取运动人体，其步骤为：

步骤S11、对训练行为视频图像序列或实时行为视频图像序列利用混合高斯模型进行背景建模；

步骤S12：利用背景差分法将运动人体区域从背景模型中提取出来；

步骤S13：利用帧间差分法从训练行为视频图像序列或实时行为视频图像序列中提取运动人体区域；

步骤S14：将步骤S12和步骤S13中提取出来的运动人体区域进行与运算，提取出新的运动人体区域；

步骤S15：对通过步骤S14得到的运动人体区域利用形态学滤波的方法进行阴影的去除和空洞的弥补以及连通域的处理，得到运动人体；

步骤S2、利用NMF算法提取运动人体的局部特征；

步骤S3、提取运动人体的运动特征，该运动特征至少包括长宽比、占空比及周长比，其中，长宽比定义为运动人体外接矩形的长跟宽的比，占空比定义为前景图中运动人体区域的面积与运动人体外接矩形面积之比，周长比定义为运动人体边缘周长与运动人体外接矩形周长的比值；

步骤S4、将运动人体的局部特征与运动特征相结合，组成一组训练特征向量或实时特征向量。

3.如权利要求1所述的一种基于视频序列的人体异常行为检测方法，其特征在于，在所述步骤1.3中，利用SVM分类器进行学习，其步骤为：首先，构造个分类器，k为训练样本的类别数；其次，对各类训练样本的训练特征向量进行标记，分别取k类训练样本中的任意两类所对应的训练特征向量作为训练集，进行训练。

4.如权利要求3所述的一种基于视频序列的人体异常行为检测方法，其特征在于，在所述步骤2.3中，利用SVM分类器对识别的运动人体区域的行为做出评判的步骤为：把待识别的实时特征向量分别对个分类器进行测试，然后采取投票的形式进行分类和识别。