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1、一種基于序列匹配的行為識別方法曾青松(廣州番禺職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院，廣東廣州511483)[摘要]為解決智能監(jiān)控環(huán)境下的異常行為識別，提出一種基于序列匹配的人的行為識別算法。對于輸入序列采用改進(jìn)的背景減法獲取人體側(cè)影并歸一化。獲取人體對象的側(cè)影的輪廓線。使用傅立葉描繪子描述人體行為的特征，并在多個(gè)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了算法的有效性。[關(guān)鍵字]行為識別；特征提取；背景減除；智能監(jiān)控1．引言智能型監(jiān)控系統(tǒng)不僅能在動(dòng)態(tài)影像中追蹤欲鎖定的目標(biāo)物體，而且能夠正確地判斷目標(biāo)物所處的狀態(tài)及其與環(huán)境的互動(dòng)情形。一個(gè)能準(zhǔn)確判斷并且分析人類異常行為的系統(tǒng)，對于日常生活有極大的用處。例如人行道、斑馬線等環(huán)境，進(jìn)行行人異
2、常行為分析，判斷是否有人在斑馬線上跌倒發(fā)生危險(xiǎn)情況。計(jì)算機(jī)視覺中人運(yùn)動(dòng)的視覺分析是從圖像序列中進(jìn)行人的檢測、跟蹤、識別和行為理解：而模式識別中生物特征識別技術(shù)是利用人的生理或行為特征進(jìn)行身份鑒，被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域。人的行為作為一種可識別的生物技術(shù)，其難點(diǎn)在于如何描述一個(gè)行為以及如何從視頻序列中檢索一個(gè)行為。人體運(yùn)動(dòng)不同時(shí)刻的姿勢，從側(cè)面觀察投影圖不同，所以不同行為的識別很大程度依賴于行為序列的人體側(cè)影隨時(shí)間的變化，所以可以將行為序列看成有一組靜態(tài)的姿勢所組成的模式。Cunado等將大腿建模為鏈接的鐘擺，并從其傾斜角度信號的頻率分量中獲取步態(tài)特征。Little等從光流圖像中獲取頻
3、率和相位特征來識別個(gè)人。王亮等提出一種基于人體側(cè)影輪廓的人的身份的識別技術(shù)，EKINCI擴(kuò)展該方法，提出使用基于人體側(cè)影輪廓投影進(jìn)行身份識別的方法。本文提出一種基于傅立葉描繪子和序列匹配的行為識別算法。首先獲取人體側(cè)影的輪廓線，使用傅立葉描繪子提取特征。結(jié)合改進(jìn)的序列匹配算法實(shí)現(xiàn)行為識別，并驗(yàn)證算法的有效性。2．特征描述2．1人體輪廓特征確定行入內(nèi)在運(yùn)動(dòng)的一個(gè)重要線索是人體輪廓形狀隨著時(shí)間的變化。為了降低信息冗余度及減少計(jì)算復(fù)雜度，我們將二維輪廓形狀變化轉(zhuǎn)換為一維的距離信號來近似表達(dá)時(shí)空變化模式，其過程如圖l所示。圖1人體側(cè)影以及展開圖2．2基于傅立葉描繪子的特征描述假設(shè)C是二維輪廓形狀的順時(shí)
4、針方向的簡單封閉輪廓線，輪廓線邊界上的點(diǎn)用復(fù)數(shù)Z表示為釅Xl+jyi，j=、／一l。輪廓線矩心坐標(biāo)磊使用公式(1)計(jì)算，其中N是輪廓邊界像素總數(shù)。N磊2K+Jyo。尋(；礦JX。y,)(1)邊界上任意一點(diǎn)到矩心的距離表示為：ri=lIzi一磊1=V(x,-x,)2+(Yi--yo)2(2)考慮質(zhì)心到人體輪廓點(diǎn)的距離構(gòu)成一個(gè)向量R--r。，r2，?，rN。N為人體輪廓邊界點(diǎn)的個(gè)數(shù)，R的離散傅立葉變換(DFT)為：an=旨i∑．1r,exp(j≯)，n=l，2，?，N(3)對序列進(jìn)行歸一化操作，使用式(4)描述的特征向量表示特征：f=悟{，引，?，I等l】3．匹配算法通常使用時(shí)空相關(guān)來對行為建模，
5、即通過依賴時(shí)間對行為的動(dòng)態(tài)變換進(jìn)行編碼。文章提出了一種簡單而有效地表示方法，運(yùn)動(dòng)序列被表示成一組可判別的靜態(tài)的關(guān)鍵姿態(tài)的樣例。此方法采用時(shí)間不變的表示?；谔卣髌ヅ涞男蛄邢嗨贫鹊挠?jì)算都需要提取特征序列，由于一個(gè)行為可能出現(xiàn)的姿勢并不是特定的，所以應(yīng)該避免使用逐幀比較，同時(shí)幀與幀的比較也應(yīng)該不依賴于身高、圖像的大小等參數(shù)。假設(shè)視頻序列中只有一個(gè)人產(chǎn)生行為，但是同一個(gè)序列可以出現(xiàn)多個(gè)行為，首先將特征圖像歸一化，使人體出現(xiàn)在視頻的中心對稱的位置，并通過雙線性差值算法使圖像的高度相同。．使用Frobenius范數(shù)作為序列的相似性度量，對于序列x與序列Y，首先利用公式(5)計(jì)算幀P與幀Q之間的相似度。然
6、后利用算法1計(jì)算序列之間的距離。1^I[P-QI[2F=乞IIP[i，j]-Q[i，j】02==打【(P—Q)·(P—Q)1】(5)假設(shè)一個(gè)訓(xùn)練好的特征序列數(shù)據(jù)集X爿x。，X2，?，刈，作者簡介：曾青松，男。湖南邵東人。博士生，講師．系統(tǒng)分析師，研究方向：模式識剮與智能圖像處理。一38—i=1．2．，N，表《丹興為t的特征序列．N表mBⅫ分類個(gè)數(shù)，n是樣鍘集x的樣本數(shù)量。給定個(gè)時(shí)問連綞的輸^序列，我們的目標(biāo)是在輸八序列-}J分黼m批％-{，所包古的{，為片段。假設(shè)一十*頻序州十H包古一個(gè)人的行為．如罔2所示，為能夠分辨m行為類別．我們將輸^』}列升割m連續(xù)的“擷H段，如Y=y—rh，-Y．是己
7、＆分割的視頻“段，蝴地轉(zhuǎn)化為找到滿足最小值叫題Ⅱgrain．d*(Y，x)的樣刪分巽c一使樣制X。，岸刊Y的口離培小，問題足如何比鞍兩十視％戽列的棚似崖以＆』}劃Y如何訃割，多梃H舟適?具體¨肄如臀浩I所-j、。■瞑啊■■勇勇曼勇息!曼舅鼉■舅曩?．≥黧簍一?疆*mn{?目E4???’#*＆“$目2月“EE}t目算法1序列旺配尊浩第l步：定義樣例序列X．中的幀x。與測試序列Y的崖小Ⅲ㈣峨舯距離．記
