[发明专利]一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法

权利要求书

1.一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：包括以下获取行为事件信息样本和表情信息样本步骤：

S1，准备：布置安装取样摄像头；

S2，取样：提取摄像头拍摄的视频流量；

S3，获取行为事件信息样本：根据拍摄的视频流量中人物的肢体动作，通过建模工具进行行为规则建模，获得相应的行为事件信息样本；

S4，获取表情信息样本：根据拍摄的视频流量中人物的人脸，通过建模工具进行表情规则建模，获得相应的表情信息样本；

S5，储存：将获得的行为事件信息样本和表情信息样本储存至识别库中备用。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：还包括以下识别行为事件信息和表情信息步骤：

A，准备：将摄像头安装到需要进行识别的区域场所；

B，取样：提取摄像头拍摄的视频流量；

C，行为事件信息比对：根据拍摄的视频流量中人物的肢体动作，通过建模工具进行行为规则建模，获得相应的行为事件信息，并与识别库中储存的行为事件信息样本进行比对；

D，表情信息比对：根据拍摄的视频流量中人物的人脸，通过建模工具进行表情规则建模，获得相应的表情信息，并与识别库中储存的表情信息样本进行比对；

E，判断：经过比对后得出对比结果，判断视频流量中人物是否进行特定行为事件或具有特定表情；

F，识别：结合对比出的行为事件信息和表情信息，判断识别人物心理状态；

G，报警：若识别的人物心理状态被判断为特定状态，立即通过服务器进行报警。

3.根据权利要求1所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述S3中行为事件信息样本中的行为事件包括：打架行为、倒地行为、求救行为、聚众行为、徘徊行为、滞留行为、攀爬行为、闯入行为、警戒行为、离岗行为、睡岗行为、缺岗行为、传递行为、逆行行为、离开行为、攀高行为、离床行为、独处行为、尾随行为和入厕超时。

4.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述建模工具为TensorFlow或OpenCV。

5.根据权利要求1所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述S4中表情信息样本中的表情信息包括：哭泣、微笑、大笑、沮丧、悲伤、思考、冷酷、气愤、严肃、惊愕、痛苦和害怕。

6.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述需要进行识别的区域场包括：看守所、宾馆、会议室和车间。

7.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述心理状态包括：疲劳、紧张、轻松、忧伤、喜悦、抑郁、自杀和暴力等。

8.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述特定行为事件可根据实际使用场景下，从行为事件中挑选后再单独特定设置。

9.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述特定表情可根据实际使用场景下，从而表情信息中挑选后再单独设定。

10.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的行为分析与微表情分析方法，其特征在于：所述特定心理状态可根据实际使用场景下，从心理状态中挑选后再单独设定。