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基于群體形式的人群薈萃檢測算法應用剖析

2016-11-30 12:13:51泉源:名门棋牌-棋牌娱乐-盛大娱乐棋牌送九元已被 人瀏覽

內容摘要:一、弁言隨著金融業的賡續生長和前進,自助銀行和自動柜員機(ATM)以其便利、高效等優勢成為人們生涯中弗成缺乏的銀行服務行動措施。但是,近年來造孽分子應用ATM機等銀行自助裝備阻拦搶劫、誘騙等惡性案件賡續爬升,不只對人夷易近家當安然组成..,下面將為年夜家詳細簡介“”的相關內容。
  一、弁言
  
  隨著金融業的賡續生長和前進,自助銀行和自動柜員機(ATM)以其便利、高效等優勢成為人們生涯中弗成缺乏的銀行服務行動措施。然則,近年來造孽分子應用ATM機等銀行自助裝備阻拦搶劫、誘騙等惡性案件賡續爬升,不只對人夷易近家當安然组成了極年夜的威逼,而且影響了ATM機所帶來的應用價值。是以,智能視覺監控系統在ATM機上的應用就成為掩護銀行自助服務的安然、有用措施。
  
  隨著《銀行營業場所風險品級和防護級其他劃定》及《銀行自助裝備、自助銀行安然預防劃定》的頒布實驗,銀行營業廳、自助裝備、自助銀行等場所的安然均以律例的形式取得進一步增強。而在安然預防手艺方面;自助銀行接納了職員薈萃、臉部遮擋、職員彷徨等智能檢測手艺阻拦自動預警和預防,以確保用戶的生命和家當安然。
  
  2、職員檢測手艺的原理和分類
  
  現在,職員檢測手艺徐徐被應用在自動銀行中,主要針對自助銀行和ATM的年夜場景的應用,其算法主要有兩類:一類是基于整小我群的群體形式剖析,經由歷程建設人群特點與目的場景中職員數目之間的關系取得預計效果;此外一類是基于個體特點的檢測措施,以人體形式為研究工具,經由歷程檢測單小我員,終究統計取得職員個數。然則,在自助銀行的場景下,情形的變換因素經常對算法發生一定的影響,如光線變換、攝像頭的移動等,是以須要算法對情形變換有較強的魯棒性。
  
  3、基于群體形式的人群薈萃檢測算法
  
  基于人群的形式主若是指以整小我群作為剖析目的,然后經由歷程訓練取得單小我的量化特點,進而預算出人群中個另外數目。這類算法主要有兩種預算要領:一種是由高斯配景模子取得遠景人群目的,爾后經由訓練建設遠景目的面積(圖象像素點數目)與人群中職員數目的對應關系預算出職員數目。在自助銀行或ATM的場景中,由于透視情形的存在,人群與鏡頭之間的相對距離嚴重影響了對職員數目預計的準確性,著實不合適銀行場景。是以,該措施較合適于更年夜場景中且對人群擁堵狀態斷定較為簡樸的場所。
  
  此外一種要領推敲到了透視情形的影響,經由歷程取得人群和單人在現實空間中所占真實面積(非圖象像素點數目)預算職員數目。劃分在人體的頭頂部和腳底部取得兩個平行于空中的平面,將人體在兩個平面上劃分投影,則取得兩個投影區域。兩個區域阻拦堆疊取得交置區域,此區域即為人體在真實場景中所占面積。此措施有用地刷新了透視情形對算法组成的影響,能夠準確取得人群在真實場景中所占面積。而關于單小我在真實場景中所占面積是經由歷程取多個單人在目的場景中不合職位的視頻序列樣本阻拦訓練,取得單小我面積的勻稱值和尺度差。
  
  從以上兩種算法要領可以看出,算法的完成歷程必須要知足以下條件:(1)攝像頭職位和角度尺度化;(2)目的場景內光線弗成快速變換;(3)人群中人與人之間的距離弗成差異過年夜。首先,由于情形的不合,攝像頭裝置很難做到職位和角度的尺度化,是以限制了本算法應用的泛化性;其次,受外面情形的影響很難保證銀行情形光線的穩固性;最后,其精度依附于人與人之間距離的勻稱性,假設人群疏密不均能夠會组成較年夜誤差。是以,本算法雖然在精度上有所前進,但仍不克不及知足自助銀行或ATM情形的需求。
  
  四、基于個體形式的人群薈萃檢測算法
  
  1.基于色彩的檢測算法
  
  基于色彩的檢測措施浅易經由歷程檢測人臉部的膚色以一定人臉;進而統計在事后設定目的區域內的職員數目。首先,須要建設膚色模子,其措施主要有:基于色彩空間YCgCb或YCgCr的高斯膚色模子、順應亮度分段橢圓膚色模子和基于HSV和RGB混淆膚色模子。其次,應用色彩信息把玄色圖象朋分為膚色區域和非膚色區域。最后,應用數學形狀學或低通濾波等對膚色區域阻拦去噪處置賞罰,完成臉部區域的詳細定位和標志,終究統計取得職員個數。
  
  此措施雖然完成算法著實不严重年夜,然則其對視頻網絡質量、情形光照等影響因素較為敏感,魯棒性差。另外,當人臉背對時簡直不克不及網絡到膚色區域,措施掉落效。以是,基于膚色的職員統計措施存在情形請求較高、適用規模較小和準確度較高等弱點。
  
  2.基于移動目的的檢測算法
  
  目的檢測算法主若是基于場景中職員移動的特點,首先經由歷程對圖象序列的剖析提取出運動遠景區域,然后經由歷程處置賞罰遠景區域取得職員目的。關于運動遠景的提訊主要經由歷程配景減除的措施,其包羅配景建模、檢測遠景和配景更新三個方面。
  
  配景建模即從一系列視頻圖象中準確找到屬于配景的部門,而且存儲為配景圖象,現在單高斯配景建模是較為經常应用的一種措施。檢測遠景是將以后視頻圖象與配景建模阻拦較量,找到遠景目的、減除配景、配景更新就是某些變換招致原來的配景建模不再合適以后視頻圖象時,實時地更新配景模子。
  
  然則,此措施有其自己的弱點,在檢測運動目的的歷程當中,由于光照的影響容易在運動目的周圍發生暗影,暗影陪同著運動目的也是運動著的,以是其與運動目的一起之遠景要領被提取出來。由于配景以以后幀作為基础阻拦更新,運動目的會部門融入配景;發生更新配景和現實配景存在一定的誤差,從而组成“拖尾情形”。上述效果對職員檢測某職員數目的統計均會發生影響,使其在處置賞罰諸如堆疊等效果中略顯優勢,然則亦有許多算法對其阻拦了不合水平的刷新。本算法多與其他算法相團結阻拦職員檢出;另外,關于存在目的區域內長時間沒有運動的職員目的,本算法會將其融入配景中進而算作配景處置賞罰,后續算法將沒法阻拦提取。
  
  3.基于頭肩的檢測算法
  
  基于頭肩的檢測算法是以人體特點為研究工具,經由歷程提取圖象中人體的特點來斷定職員個數。在自助銀行或ATM場景視頻中,職員多為站立姿勢或行走姿勢,以是頭肩部位的外部輪廓較為穩固,可以將其作為人體特點阻拦提取。
  
  HOG(HistogramsofOrientedGradients)算法主要對職員頭肩阻拦特點提取。HOG算法主若是對圖象界線的偏向阻拦直方圖統計取得特點向量,然后應用支持向量對特點向量阻拦分類,進而取得頭肩區域和非頭肩區域,終究到達檢測頭肩的目的。此措施不只防止了應用色彩作為特點的局限性,而且關于運動目的也能夠或許檢測到,以是相關于移感職員檢測法魯棒性更強、準確性更高。另外,關于薈萃在一起的人群,本算法不受人群疏密水平的影響,只需能夠不雅不雅察到職員頭肩部位,本算法便可以適用,這也切合了人眼不雅不雅察的視覺特點。
  
  (1)梯度盤算
  
  由于本算法是對界線信息的統計,即對目的梯度圖象漫衍的形貌,以是首先應用一維模板[-1,0,1]及其轉置對原圖象阻拦梯度化以取得圖象邊緣信息。
  
  (2)構建偏向直方圖
  
  從已有的梯度圖象中朋分出一個區域塊為處置賞罰工具;此區域塊可以遍歷所有圖象以搜索圖象中的頭肩區域。每個區域塊可以劃分為三種年夜小不合品級的小單元格,區域塊可以劃分為2x2的一級矩形小單元格,一級小單元格又可以劃分為2X2的M級矩形小單元格,順次類推,共分為三個品級。
  
  (3)區域塊歸一化
  
  為了前進準確度,還可以把這些部門直方圖在圖象的區域塊中阻拦較量度歸一化,此措施經由歷程先盤算各直方圖在這個區域塊中的密度,然后憑證這個密度值對區域塊中的各個方格單元做歸一化,經由歷程這個歸一化后,能對光照變換和暗影取得更好的穩固性。
  
  (4)剖析特點向量
  
  由于選定區域塊為處置賞罰工具,以是以區域塊為單元組成特點向量,其組合要領把區域塊中三個品級的小單元格組成的直方圖順序次排列成特點向量,就組成了直方圖形貌子。這些區域塊互有堆疊,每個細胞單元的輸入都一再再三作用于終究的形貌子,而且以不合的值涌現在終究的特點向量中,年夜年夜地刷新了分類效果。
  
  (5)支持向量機(SVM)分類器
  
  首先,將樣本的HOG特點向量輸入到SVM中;應用正負訓練集對SVM阻拦訓練,尋覓一個最優超平面作為決議妄图函數,進而取得SVM分類器,最后再應用訓練取得的SVM對輸入圖象阻拦分類以取得頭肩區域和非頭肩區域。
  
  五、結語
  
  綜上所述,基于個另外算法與基于人群的算法相對照準確度較高,更合適自助銀行場景中對人數的準確度請求。鑒于HOG算法著實不依附于色彩和目的的運動,對部門遮擋、光線變換和色彩的誤差具有較強的魯棒性,是以,HOG算法較其他算法能夠加倍有用地應用于自助銀行場景。
  
  【文章泉源】中國安防雜志
  
  【作者單元】北京漢邦高科數字手艺無限公司
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