[发明专利]基于颜色与Hu矩匹配的电力营业厅着装规范性识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于颜色与Hu矩匹配的电力营业厅着装规范性识别方法。

背景技术

在传统的衣着识别技术中，大都采用某一单独的因素作为匹配条件，将单一的颜色匹配或者轮廓匹配作为匹配条件，单一的匹配条件对匹配的精确度产生一定的影响，获取的匹配结果往往缺少足够的说服力，容易出现一定的匹配误差，因此，单一的匹配条件往往不能很好地支持匹配效果。

此外，传统的图像轮廓识别匹配技术大都通过特征提取、建立模板、通过模式匹配完成最终的匹配识别功能，对静态的图片轮廓的匹配具有相对较好的匹配效果，但是在营业厅工装着装监控识别过程，由于监控区域内人的衣服可能会出现倾斜或者走样等现象，普通的轮廓匹配技术无法处理衣服倾斜或走样引起的轮廓变形等问题，获取的匹配效果也就无法避免因衣服倾斜等走样问题造成的误差，匹配过程会因衣服倾斜、平移等问题产生不同的结果，从而匹配精确度也产生了一定的误差。

发明内容

本发明的目的就是为了解决以上问题，提出一种基于颜色与Hu矩匹配的电力营业厅着装规范性识别方法，将颜色与轮廓Hu矩两个因素综合分析，并作为匹配条件，提高了匹配精确度。此外，利用Hu矩旋转、缩放、平移不变性，采用Hu矩匹配方法进行轮廓匹配，避免了衣服倾斜走样带来的匹配误差。

为了实现上述目的，本发明采用如下方案：

一种基于颜色与Hu矩匹配的电力营业厅着装规范性识别方法，该方法的实现步骤如下：

步骤A：提取着装颜色分析区域，首先通过人脸识别，判断监控区域内是否存在“人”，其次对视频监控区域内的人进行上半身识别，然后将人脸识别区域与上半身识别区域进行叠加处理，获取一个衣着颜色分析的矩形区域。

步骤B：提取步骤A中获取的颜色分析区域的最大颜色，并与工装图片库中的最大颜色进行匹配分析。

步骤C：根据步骤A中识别的上半身区域，提取上半身的衣服轮廓，计算轮廓Hu矩，并与工装图片轮廓进行Hu矩匹配，完成衣服轮廓比对分析。

步骤D：加权综合步骤B中衣服颜色匹配结果与步骤C中衣服Hu矩匹配结果对工装着装结果进行分析。

所述步骤A中，人脸识别过程中，根据人脸肤色特征CgCr分布的聚类特征设置门限值为，

的值为1，表示人脸肤色，的值为0，则表示非人脸肤色。

所述步骤B中，提取步骤A中获取的颜色分析区域的最大颜色，并与工装图片库中的最大颜色进行匹配分析，实现步骤如下：

B1扩大以及设定10种颜色的区域范围。

B2根据B1设定的颜色区域范围以及颜色直方图计算衣服颜色分析区域的最大颜色。

B3判断矩形区域最大颜色与工装图片最大颜色是否一致，若一致则进行矩形分析区域的最大颜色与工装图片库中的最大颜色进行匹配分析，否则输出匹配失败结果。

所述步骤B1中，根据电力营业厅工装颜色具有单一性的特点以及人类眼睛对图像颜色感知的特点设定10种颜色，为了避免因光照不同以及亮度不同导致颜色变化从而引起匹配误差的现象，对设定的10种颜色区域范围进行扩大，设置区域范围的最大值与最小值，处于某一区域的所有像素都归类为一种颜色。

所述步骤B2中，首先进行像素颜色空间的转换，由RGB空间转换到HSV空间，并计算H、S、V三通道的颜色直方图，根据步骤B1设定的颜色种类以及颜色区域范围求取颜色直方图的最大颜色，求取依据为，m_i为像素i的像素个数，M为图像像素总个数，根据值获取最大颜色区域范围。

所述步骤B3中，对矩形颜色分析区域的最大颜色与工装图片中的最大颜色进行匹配，首先判断两者的最大颜色区域范围是否一致，若最大颜色区域范围一致则进行最大颜色相似性匹配，若最大颜色区域范围不一致则直接输出匹配失败结果。

所述步骤C中，通过识别的上半身区域，提取衣服轮廓，计算Hu矩，并与工装图片轮廓进行Hu矩匹配，完成衣服轮廓比对分析，实现步骤包括：

C1对上半身提取衣服轮廓。

C2计算衣服轮廓图片的7个不变距。

C3对提取的上半身衣服轮廓与工装图片的轮廓进行Hu矩匹配。

C4输出匹配结果值，值越大表示越匹配。

所述步骤C1中，利用步骤B2计算的颜色直方图获取最大颜色，并将最大颜色置为白色，其他颜色置为黑色，以此获取衣服轮廓。

所述步骤C2中，计算步骤C1提取的衣服轮廓的7个不变距，利用二阶和三阶归一化中心矩构造上述7个不变距。