[发明专利]基于特征识别的家庭云智能监控系统和监控方法

权利要求书

1.一种基于特征识别的家庭云智能监控方法，其特征在于：包括：

一、门禁处人脸识别匹配方案，其步骤如下：

步骤1-1，采集家庭成员的人脸图像并传入服务器中进行几何处理、灰度处理和中值滤波处理；

步骤1-2，通过主成分分析算法对处理后的人脸图像进行提取建模，得到人脸模型并存入服务器的数据库中；

步骤1-3，当热释电传感器感知室外有人体靠近，程序自动启动；

步骤1-4，室外监控设备采集门外访客的人脸图像并传入服务器中；

步骤1-5，服务器对人脸图像中的人脸特征进行提取建模并将其与服务器数据库中的人脸模型进行匹配；如果匹配结果为家庭成员，门禁解锁；如果匹配结果是陌生人，室外监控设备自动存储陌生人来访照片，上传至服务器并将来访记录用短信发送至房主手机；

二、室内监控识别非家庭成员方案，其步骤如下：

步骤2-1，室内监控设备对室内环境做基于帧间差分法的静态学习并记录室内环境；

步骤2-2，带有屏蔽区域的帧间差分法，其方式如下：

将常规运动的物体在一定时间内的运动路径叠加，然后将区域二值化，得到一个图像蒙版，用这个蒙版来屏蔽常规周期运动的物体，从而避免对屋内常规周期运动物体的误识别；

步骤2-3，当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断该绝对值是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动；当室内监控设备识别到家中有非家庭成员出现，系统自动警报，提取出含有外来者的视频段，上传至服务器，并短信通知房主家中异常；

三、识别特殊手势安全检测方案，其步骤如下：

步骤3-1，采集手势信息并传入服务器并将手势信息作为手势模板存入服务器的手势数据库中；

步骤3-2，当屋内发生险情，家庭成员向室内监控设备比划手势，监控设备将该手势信息传入服务器，服务器利用帧间差分法识别到画面中的手势，然后进行HOG特征提取，应用一个多分类的支持向量机分类器对手势进行分类，在所建手势数据库中的手势模板进行手势比对，当识别到的手势与手势模板匹配，则通过SIM模块报警。

2.根据权利要求1所述的基于特征识别的家庭云智能监控方法，其特征在于：步骤1-1中的处理步骤如下：

步骤1a，几何处理，将家庭成员的人脸图像裁剪为统一尺寸的图片；

步骤1b，灰度处理，将彩图变成只包括亮度信息的灰度图，灰度值h_k出现的相对频数P(h_k)为：

其中，h_k是图像的第k个灰度级的值，g(h_k)是某个灰度级的值h_k的像素个数，N是图像中像素的总个数；

步骤1c，中值滤波处理，对某一图像某一像素值进行从小到大排序，取中间像素值代替所有的像素点，得出所有像素点的集合M(x，y)为：

其中，M(x，y)是中间像素值，(x，y)是像素坐标，I(i，j)是图像的某一像素点灰度值，W是滤波窗口，median{}是中值函数，e为一个窗口内的自然常量。

3.根据权利要求1所述的基于特征识别的家庭云智能监控方法，其特征在于：步骤1-2中，对处理后的人脸图像进行提取建模，设n维向量w为目标子空间的一个坐标轴方向，称为映射向量，最大化数据映射后的方差，有：

其中m是数据实例的个数，x_i是数据实例i的向量表达，是所有数据实例的平均向量；定义W为包含所有映射向量为列向量的矩阵，经过线性代数变换，可以得到如下优化目标函数：

min tr(W^TAW)，s.t.W^TW＝I (4)

其中，s.t.是subject to的缩写，受约束的意思；tr表示矩阵的迹，A是数据协方差矩阵；

得出最优的W是由数据协方差矩阵前k(k∈N^*)个最大的特征值对应的特征向量作为列向量构成的；这些特征向量形成一组正交基并且保留数据中的信息。