[发明专利]动作识别方法及装置

说明书

本发明属于动作识别处理技术领域，尤其是涉及动作识别方法，包括以下步骤：视频图像的采集过程，基于网络摄像机对图像进行获取并存储于摄像头的存储设备中；获取原始视频序列，将摄像机的存储设备连接计算机，利用计算机打开视频和图像文件；动作时域分割，把连续的动作从视频中分割出来成为多个剪辑并标记为剪辑1、剪辑2、剪辑3...剪辑n，该步骤是基于自动编码器在视频序列的每帧上独立判断动作的类型。优点在于：本发明采用密度轨迹的方法对图像中的动作特征进行识别，并采用fisher vector的编码，大大提高了图像特征的维度，能够更好的用来描述图像，另外采用加密的安全方式对图像的获取进行保密工作，提高图像使用的安全性。

技术领域

本发明涉及动作识别处理技术领域，尤其涉及动作识别方法及装置。

背景技术

动作识别是机器视觉研究的一个重要领域，近年来，随着影视、网络等媒体的迅速普及和发展，视频已经成为承载信息的主要工具，且视频数据的数目呈爆炸式增长，每时每刻都会有大量新的内容产生。面对海量涌现的视频数据，如何去自动获取、分析其中包含的信息，理解其中发生的动作、行为或是事件成了一个需要解决的技术问题。

在进行动作识别时，一个完整的动作序列是由一系列帧的动作信息按动作发生的时间顺序组合而成的，利用这一系列帧中的动作信息进行动作特征的提取是动作识别的核心内容。但现有的模型的结构需要人工设计，当需要分类的动作类别比较多时，不能够有效的对动作进行分类操作，并且现有识别过程通常是对分割好的视频进行分类，但在对图像进行识别时不易对图像的维度进行提高，降低识别的效果，另外现有的图像在获取时通常缺少安全性的保护措施，使得重要的图像数据缺少安全性，会被不法分子进行利用而造成损失。

为此，我们提出动作识别方法及装置来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的动作识别方法及装置。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

动作识别方法，包括以下步骤：

S1、视频图像的采集过程，基于网络摄像机对图像进行获取并存储于摄像头的存储设备中；

S2、获取原始视频序列，将摄像机的存储设备连接计算机，利用计算机打开视频和图像文件；

S3、动作时域分割，把连续的动作从视频中分割出来成为多个剪辑并标记为剪辑1、剪辑2、剪辑3...剪辑n，该步骤是基于自动编码器在视频序列的每帧上独立判断动作的类型；

S4、对剪辑1、剪辑2、剪辑3...剪辑n中的特征进行提取，基于密度轨迹的方法对特征进行提取和识别；

S5、对提取和识别后的特征进行处理，基于SVM对特征进行分类；

S6、输出特征，将特征输出至计算机的存储器内。

在上述的动作识别方法中，所述视频采集过程中采用加密的安全方式对图像的获取进行保密工作。

在上述的动作识别方法中，所述步骤S4中的密度轨迹方法还包括以下步骤：

1)剔除相机运动引起的背景光流；

2)特征归一化方式；

3)特征编码。

在上述的动作识别方法中，所述步骤1)中还包括以下操作：

a、使用SURF特征算法匹配前后两帧的匹配点对，这里会使用人体检测，剔除人体区域的匹配点，运动量大，影响较大；

b、利用光流算法计算匹配点对，剔除人体区域的匹配点对；