CN106295618A - 一种基于视频图像的人员识别方法及装置 - Google Patents

一种基于视频图像的人员识别方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明的一种基于视频图像的人员识别方法，包括以下步骤：获取监控视频中的人的脸部图像，与识别人的脸部图像进行人脸识别；如果人脸识别结果为高度近似，则在监控视频中定位并截取该人的视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，并将比对成功的人的图像输出。本发明的基于视频图像的人员识别方法，通过人脸识别进行初步筛选，初步筛选后的相似的结果再通过习惯动作的识别和比对，进行再次筛选，缩小了相似结果的数量，提高了识别技术成功率和精确度。

Description

一种基于视频图像的人员识别方法及装置
技术领域
本发明涉及视频图像处理技术领域，具体涉及一种基于视频图像的人员识别方法及装置。
背景技术
随着监控摄像的发展，在各路口，公共场所均设置有监控摄像头，每天监控摄像头会拍摄大量的监控视频，这些监控视频中的有用信息被淹没在巨大的信息中。分析监控视频中一些特定人的身份，对于抓捕犯罪嫌疑人、恐怖分子或者寻找失踪人员、被拐卖人员具有重要的作用。而目前，采用人脸识别技术，成功率较低，还是会得到大量的脸部特征近似的人员的信息，精确度较低。
发明内容
为此，本发明要解决现有技术中采用人脸识别技术成功率较低精确度差的问题，从而提供一种识别技术成功率高精确度高的一种基于视频图像的人员识别方法及装置。
本发明的一种基于视频图像的人员识别方法，包括以下步骤：
获取监控视频中的人的脸部图像，与识别人的脸部图像进行人脸识别；
如果人脸识别结果为高度近似，则在监控视频中定位并截取该人的视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，并将比对成功的人的图像输出。
优选地，本发明的基于视频图像的人员识别方法，在一段监控视频中获取所有的能够清晰显示的人的脸部图像，并将每个脸部图像在监控视频中的位置进行标记；
逐一与识别人的脸部图像进行人脸识别，并将相似度高的人的脸部图像及其位置标记形成初步筛查数据库；
从初步筛查数据库中逐一读取位置标记，根据位置标记截取视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，将比对成功的脸部图像及其位置标记形成最终筛查数据库。
优选地，本发明的基于视频图像的人员识别方法，根据位置标记截取的视频图像长度为位置标记前后5-10秒。
优选地，本发明的基于视频图像的人员识别方法，与识别人的习惯动作进行比对时，比对多个习惯动作。
优选地，本发明的基于视频图像的人员识别方法，将多个识别人的脸部图像和习惯动作输入形成识别人数据库，逐一读取识别人数据库中的识别人的脸部图像和习惯动作，进行人脸识别和习惯动作进行比对。
优选地，本发明的基于视频图像的人员识别方法，所述习惯动作为：挠耳朵、抓头发、摇头、摸鼻子、揉眼睛。
优选地，本发明的基于视频图像的人员识别方法，所述识别人为犯罪嫌犯或者失踪人员或被拐卖人员。
本发明还提供一种基于视频图像的人员识别装置，包括：
摄像头，用于拍摄监控视频；
服务器，接收并储存所述摄像头拍摄的监控视频，并进行根据上述的基于视频图像的人员识别方法。
相对于现有技术，本发明具有以下优点：
本发明的基于视频图像的人员识别方法，通过人脸识别进行初步筛选，初步筛选后的相似的结果再通过习惯动作的识别和比对，进行再次筛选，缩小了相似结果的数量，提高了识别技术成功率和精确度。
具体实施方式
下面对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本实施例提供一种基于视频图像的人员识别方法，主要用于在一小段视频中识别一个人，包括以下步骤：
S1：获取监控视频中的人的脸部图像（逐帧分析），与识别人的脸部图像进行人脸识别；
S2：如果人脸识别结果为高度近似，则在监控视频中定位并截取该人的视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，习惯动作为：挠耳朵、抓头发、摇头、摸鼻子、揉眼睛、挖鼻孔等等，并将比对成功的人的图像输出。
本实施例的基于视频图像的人员识别方法是最基本的基于视频图像的人员识别方法，通过人脸识别进行初步筛选，初步筛选后的相似的结果再通过习惯动作的识别和比对，进行再次筛选，缩小了相似结果的数量，提高了识别技术成功率和精确度。
实施例2
本实施例提供一种基于视频图像的人员识别方法，用于在一大段或者多段视频中识别一个人，包括以下步骤：
S1：在一段或多段监控视频中进行逐帧分析，获取所有的能够清晰显示的人的脸部图像，并将每个脸部图像在监控视频中的位置进行标记；
S2：逐一与识别人的脸部图像进行人脸识别，并将相似度高的人的脸部图像及其位置标记形成初步筛查数据库；
S3：从初步筛查数据库中逐一读取位置标记，根据位置标记截取视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，习惯动作为：挠耳朵、抓头发、摇头、摸鼻子、揉眼睛、挖鼻孔等等，将比对成功的脸部图像及其位置标记形成最终筛查数据库。
本实施例的基于视频图像的人员识别方法，在大段或者多段视频中清晰显示的人的脸部图像全部先提取出来，当然对于时间相近的相同的人的脸部图像只需要提取一个，对于所有清晰显示的人的脸部图像线通过人脸识别进行初步筛选，形成初步筛查数据库，初步筛选后的相似的结果再通过习惯动作的识别和比对，进行再次筛选形成最终筛查数据库，缩小了相似结果的数量，提高了识别技术成功率和精确度。
优选地，在S2步骤中，根据位置标记截取的视频图像长度为位置标记前后5-10秒，如5秒、8秒、10秒等等。降低处理量，提高处理效率，并且不影响对动作识别。
为了进一步提高准确性，与识别人的习惯动作进行比对时，比对时比对多个习惯动作。
本实施例的效果：将一个识别人的普通头像照片与其一个习惯动作录入服务器中，然后让其与1000名随机选择的人一起依次经过一个摄像头，对摄像头拍下的监控视频采用上述的方法进行识别，最终得到3张相似不同人的图像（从视频截取的），其中包括是识别人的图像。而仅采用人脸识别时，会得到11张相似不同人的图像（从视频截取的），其中也有识别人的图像。因此可以极大地提高查找的成功率和精确度。
实施例3
本实施例提供一种基于视频图像的人员识别方法，用于在一段或者多段视频中识别多个人，包括以下步骤：
S1：将多个识别人的脸部图像和习惯动作输入形成识别人数据库，所述习惯动作为：挠耳朵、抓头发、摇头、摸鼻子、揉眼睛、挖鼻孔等等；
S2：在一段或多段监控视频中进行逐帧分析，获取所有的能够清晰显示的人的脸部图像，并将每个脸部图像在监控视频中的位置进行标记；
S2：从识别人数据库中读取一个识别人的脸部图像与识别人的脸部图像进行人脸识别，并将相似度高的人的脸部图像及其位置标记形成初步筛查数据库；
S3：从识别人数据库中读取S2步骤中识别人的习惯动作，从初步筛查数据库中逐一读取位置标记，根据位置标记截取视频图像，对视频图像进行动作识别，并与S1步骤中录入的识别人的习惯动作进行比对，将比对成功的脸部图像及其位置标记形成最终筛查数据库；
S4：从识别人数据库中读取下一个识别人的脸部图像，重复进行S2和S3步骤，直到识别人数据库中所以的识别人的脸部图像全部识别完成。
S3步骤中对视频图像进行与手有关的动作识别，可以先识别出手，根据每帧中手位于脸部的位置变化来进行判断定义，如手伸到了鼻子处认为在摸鼻子，伸到头顶部认为是抓头发，伸到耳朵处认为是挠耳朵，伸到眼睛处认为是揉眼睛。只要在监控视频中出现上述动作，就进行一次记录，并与识别人数据库中记录习惯动作进行对比，一旦符合记录，就将其输入到最终筛查数据库中。得到的最终筛查数据库中，就有很大概率为识别人，识别成功的概率增大。
本实施例的基于视频图像的人员识别方法，预先建立多个识别人的脸部图像和习惯动作的识别人数据库，将所有视频中清晰显示的人的脸部图像全部先提取出来，当然对于时间相近的相同的人的脸部图像只需要提取一个，从识别人数据库里的人逐一读取进行识别比对，对于所有清晰显示的人的脸部图像线通过人脸识别进行初步筛选，形成初步筛查数据库，初步筛选后的相似的结果再通过习惯动作的识别和比对，进行再次筛选形成最终筛查数据库，每一个识别人均形成一个初步筛查数据库和最终筛查数据库，通过上述方法，缩小了相似结果的数量，提高了识别技术成功率和精确度，方便对多人进行筛查。
优选地，在S3步骤中，根据位置标记截取的视频图像长度为位置标记前后5-10秒，如5秒、8秒、10秒等等。降低处理量，提高处理效率，并且不影响对动作识别。
为了进一步提高准确性，与识别人的习惯动作进行比对时，识别人数据库中记录多个习惯动作，比对时比对多个习惯动作。
在上述实施例中，所述识别人为犯罪嫌犯或者失踪人员或被拐卖人员，从而对抓捕犯罪嫌犯，寻找失踪人员或被拐卖人员均有极大的帮助。
本实施例的效果：将十个识别人的普通头像照片与其相对应的一个习惯动作录入服务器中，然后让其与一万名随机选择的人一起依次经过一个摄像头，对摄像头拍下的监控视频采用上述方法进行识别，最终平均每位识别人得到6张相似不同人的图像（从视频截取的），其中有9位识别人被成功识别（即其最终筛查数据库中具有该识别人的图像）。而仅采用人脸识别时，平均每位识别人会得到19张相似不同人的图像（从视频截取的），其中仅有7位识别人被成功识别（即其最终筛查数据库中具有该识别人的图像）。因此可以极大地提高查找的成功率和精确度。
实施例4
本实施例提供一种基于视频图像的人员识别装置，包括：
摄像头，用于拍摄监控视频；
服务器，接收并储存所述摄像头拍摄的监控视频，并进行实施例1或2或3中的基于视频图像的人员识别方法。
本实施例的基于视频图像的人员识别装置，基于实施例1或2或3的基于视频图像的人员识别方法，因此具有实施例例1或2或3中所述的优点。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取监控视频中的人的脸部图像，与识别人的脸部图像进行人脸识别；
如果人脸识别结果为高度近似，则在监控视频中定位并截取该人的视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，并将比对成功的人的图像输出。
2.根据权利要求1所述的基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，在一段监控视频中获取所有的能够清晰显示的人的脸部图像，并将每个脸部图像在监控视频中的位置进行标记；
逐一与识别人的脸部图像进行人脸识别，并将相似度高的人的脸部图像及其位置标记形成初步筛查数据库；
从初步筛查数据库中逐一读取位置标记，根据位置标记截取视频图像，对视频图像进行动作识别，并与识别人的习惯动作进行比对，将比对成功的脸部图像及其位置标记形成最终筛查数据库。
3.根据权利要求2所述的基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，根据位置标记截取的视频图像长度为位置标记前后5-10秒。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，与识别人的习惯动作进行比对时，比对多个习惯动作。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，将多个识别人的脸部图像和习惯动作输入形成识别人数据库，逐一读取识别人数据库中的识别人的脸部图像和习惯动作，进行人脸识别和习惯动作进行比对。
6.根据权利要求1-5任一项所述的基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，所述习惯动作为：挠耳朵、抓头发、摇头、摸鼻子、揉眼睛。
7.根据权利要求1-6任一项所述的基于视频图像的人员识别方法，其特征在于，所述识别人为犯罪嫌犯或者失踪人员或被拐卖人员。
8.一种基于视频图像的人员识别装置，其特征在于，包括：
摄像头，用于拍摄监控视频；
服务器，接收并储存所述摄像头拍摄的监控视频，并进行根据权利要求1-7任一项所述的基于视频图像的人员识别方法。
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