基于轮廓的异常行为识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200710179881.8
IPC分类号：G06K9/34;G06K9/62;G06K9/48
申请日期：
2007-12-19
申请人：
中国科学院自动化研究所

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于轮廓的异常行为识别方法
申请号	CN200710179881.8	申请日期	2007-12-19
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2009-06-24	公开/公告号	CN101464952
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/34 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕 G06K9/34 在图像分布图中，相接触的或相重叠的图形的分割〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;8查看分类表>
申请人	中国科学院自动化研究所	申请人地址	北京市海淀区中关村东路95号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院自动化研究所	当前权利人	中国科学院自动化研究所
发明人	谭铁牛;黄凯奇;王莹
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	周国城

摘要

本发明一种基于轮廓的异常行为识别方法。首先，对摄像头采集到的图像序列进行运动目标检测与跟踪，提取目标轮廓；接着利用R变换表达每一帧中运动轮廓的空间信息；再对空间信息重新排列组合，做为行为分析的特征向量，利用主成分分析对其进行特征降维；最后利用隐马尔可夫模型表达具有空间信息的轮廓序列在时间上的变换关系，每个行为都有各自的隐马尔可夫模型参数表示。在识别过程中，将新的行为特征序列与存储的参数进行比较，依最大似然原则选择最匹配的行为。本发明识别方法对于提高智能视觉监控的自动分析具有重要意义，使计算机无需人的帮助就能知道场景中事件发生的时间、地点和人物。还可用于视频检索，帮助人们寻找视频中感兴趣的事件。

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