[发明专利]垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法

权利要求书

1.一种垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法，其特征在于，包括：

步骤一、以3D摄影机，采用垂直的俯视方式，且从上而下沿头顶朝脚底的方向撷取人员的影像；

步骤二、从所述人员的影像中得到一3D深度影像信息及2D彩色影像信息，并进行影像前处理，所述影像前处理将所述3D深度影像信息与所述2D彩色影像信息两者进行位置对齐校正，再将所述3D深度影像信息转换为灰阶影像供后续进行前景物件侦测使用，而所述2D彩色影像信息则进行Γ函数校正，供后续使用；

步骤三、依据3D深度影像信息，得到头顶位置、身高、肩膀位置、肩膀区域及肩宽数据；

步骤四、以2D彩色影像信息，进行影像辨识，得到一影像辨识结果；

步骤五、依据身高、肩宽及影像辨识结果，计算得到人员性别信息；

步骤六、依据头顶、肩膀位置及身高，得到一头身比例信息，结合影像辨识结果辨识人员的年龄属性；

其中所述步骤三的3D深度影像信息，包含：

头顶侦测模块，以3D深度影像透过自适应式高斯混合模型进行背景建模并分离出前景物件，以椭圆头形侦测找出前景物件头顶位置，透过与传感器的距离计算出人员身高信息；以及

肩膀侦测模块，利用头部位置以辐射状向外延伸向下搜寻深度值相同的水平平面，经由椭圆形侦测得到长轴的肩膀两侧位置与肩膀区域，利用肩膀两侧位置计算得到肩宽信息。

2.如权利要求1所述的垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法，其特征在于，所述步骤一，以透过红外线式三原色深度RGB-D传感器安装于天花板，并以从上而下俯视拍摄取得3D摄影机影像串流。

3.如权利要求1所述的垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法，其中所述步骤四的影像辨识，以一影像辨识模块利用肩膀区域的2D彩色影像以3D深度影像信息滤除背景影像后，先利用肩膀两侧位置做影像正规化，而后计算其灰阶特征或局部二值模式LBP特征，并以支持向量机SVM、神经网络NeuralNetwork或自适应增强AdaBoost的机器学习方法做客层属性分类，产生各类别机率分数值。

4.如权利要求1所述的垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法，其特征在于，所述步骤五的性别信息，以性别辨识模块透过身高与肩宽数值以SVM、Neural Network或AdaBoost的机器学习方法得到性别各类别机率分数后，结合影像辨识机率分数，输出性别辨识结果。

5.如权利要求1所述的垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法，其特征在于，所述步骤六，包含：

头身比例计算模块，以头部到肩膀的距离扣除脖子比例常数得到头长，再以身高减去头长得到身长，进而计算出所述头身比例信息；以及

年龄辨识模块，利用头身比例数值以SVM、Neural Network或AdaBoost的机器学习方法得到年龄各类别机率分数后，结合影像辨识机率分数，输出年龄辨识结果即得以得到年龄属性。

6.如权利要求5所述的垂直式影像人流计数的性别与年龄辨识方法，其特征在于，所述年龄属性，分为三类年龄层，包括幼儿，0至12岁；青年，12至18岁；以及成年18岁以上。