[发明专利]低分辨率视频的服装识别方法及系统

权利要求书

1.一种低分辨率视频的服装识别方法，其特征在于，包括：

提取接收到的视频流中的前景图像；

确定所述视频流中的当前时间序列，从所述前景图像中确定运动目标，识别人体目标，并提取所述人体目标的轮廓信息；

分解所述人体目标的轮廓信息，依据预设服装类别提取所述人体目标的轮廓信息中各分块对应的服装特征值；

将获取到的各分块的服装特征值与预设服装特征阈值进行比较，识别当前帧中各分块的服装类别；

融合所述各分块的服装类别，并依据预存储的服装类别进行投票判决，确定当前时间序列中所述人体目标的服装类别；

返回执行确定所述视频流中的当前时间序列这一步骤，获取所述视频流中不同时间序列中各帧中同一人体目标的服装类别进行融合，并依据预存储的服装类别进行投票判决，确定所述运动目标的服装类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收所述前景图像之后，从所述前景图像中确定运动目标之前，还包括：

对获取到的所述前景图像进行噪声和空洞的去除操作。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，提取接收到的视频流中的前景图像，具体过程包括：

分解获取到的视频流，按照时间序列得到多个单帧视频序列；

获取多个所述单帧视频序列对应的前景图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取多个所述单帧视频序列对应的前景图像，具体过程包括：

根据前面若干帧视频序列的内容，对视频进行背景建模；

确定当前单帧视频序列和当前背景帧；

依据当前单帧视频序列与背景帧之间的差值，确定所述当前单帧视频序列对应的前景图像，并根据当前帧视频序列实时更新背景帧。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，从所述前景图像中确定人体目标的具体过程包括：

从所述前景图像中提取运动物体的特征，分析获取所述运动物体的轮廓信息；

求解运动物体长宽比，根据常规人体肩宽和身高比例设定阈值，识别人体目标。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，分解所述人体的轮廓信息，依据预设服装类别提取所述人体的轮廓信息中各分块对应的服装特征值，具体过程包括：

分解所述人体的轮廓信息，按照人体生物特征对人体进行分块；

进行特征值训练，依据预设服装类别进行对应的服装特征值的计算；

提取所述人体的轮廓信息中各分块对应的服装特征值。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，包括：采用单高斯、混合高斯、Kernel-based或Eigen-Background的方法建立当前背景帧。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，包括：

利用对应各分块的服装类别弱分类器融合所述各分块的服装类别，并将融合的结果形成强分类器。

9.一种低分辨率视频的服装识别系统，其特征在于，包括：

提取装置，用于提取接收到的视频流中的前景图像，以及在确定所述视频流中的当前时间序列后，从所述前景图像中确定人体目标，并提取所述人体目标的轮廓信息；

分解装置，用于分解所述人体目标的轮廓信息，依据预设服装类别提取所述人体目标的轮廓信息中各分块对应的服装特征值；

比较识别装置，用于将获取到的各分块的服装特征值与预设服装特征阈值进行比较，识别当前帧中各分块的服装类别；

融合装置，用于融合所述视频流中同一时间序列或不同时间序列中各帧所述各分块的服装类别；

判决装置，用于依据预存储的服装类别进行投票判决，确定当前时间序列中所述人体目标的服装类别；以及不同时间序列各帧中同一人体目标的服装类别进行融合后，所述人体目标的服装类别的判决。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：

去除装置，用于对获取到的所述前景图像进行噪声和空洞的去除操作。