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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105975932A(43)申请公布日2016.09.28(21)申请号201610288773.3(22)申请日2016.05.04(71)申请人广东工业大学地址510006广东省广州市大学城外环西路100号(72)发明人刘波余刚肖燕珊(74)专利代理机构广州市深研专利事务所44229代理人陈雅平(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书1页说明书6页附图2页(54)发明名称基于时间序列shapelet的步态识别分类方法(57)摘要本发明公开了一种基于时间序列shapelet的步态识别分类方法。首先,选取监控中的步态视频进行轮廓提取;其次,在提取轮廓图像后,对轮廓图像进行处理,估计出这个人的步态周期;然后对其进行步态特征的提取,计算出如摆动的距离和关节角度特征等,这些特征可以表示为时间序列数据;最后对这些时间序列数据进行shapelet序列的提取,找出包含最大信息增益的shapelet序列;最后用提取出的shapelet序列为基础构造出一个决策分类器,可对未知的人体步态进行识别和分类。本方法可以在丰富的步态模式信息中,解决信息干扰对运动识别造成的影响,提高运动识别的准确率,同时实现对未知的步态类进行识别和分类。CN105975932ACN105975932A权利要求书1/1页1.一种基于时间序列shapelet的步态识别分类方法,其特征在于包括以下步骤:(1)获取监控视频中监控画面的静态背景画面以及具有人体步态静态监控画面,其中人体步态静态监控画面采集1000组以上的数据,保证人体步态具有完整周期;(2)利用高斯混合模型算法,把静态背景画面从人体步态静态监控画面进行减除,提取人体轮廓的二值图像,对二值图像进行进行预处理,构成单连通人体轮廓,即把运动目标从视频序列中提取出来;(3)使用本征空间投影和K-均值方法对提取的人体轮廓图像进行处理,估计出监控视频中的步态周期;(4)把人体轮廓图像进行处理,把人体轮廓分为七个椭圆区域:头部区域、前躯干、后躯干、大腿前侧、大腿背部、前脚和后脚,每个区域利用椭圆标识,提取椭圆的质心、取向以及延伸率的x,y坐标,作为特征参数,从估计出的步态周期中计算出每个特征参数的关节角度和摆动距离,把这些特征标识为时间序列数据并存储在数据库中。(5)提取时间序列数据中的shapelet序列,以提取的shapelet序列为基础构造出一个决策树分类器,对未知的步态类进行识别和分类。2.根据权利要求1所述的基于时间序列shapelet的步态识别分类方法,其特征在于所述的步骤(3)中,本征空间投影具体是把每个轮廓图像表示为列向量,然后求出这个列向量的平均值,得到协方差矩阵:其中Γ表示为轮廓图像中的列向量,ψ表示平均剪影,每个轮廓图像可以表示为特征向量的加权线性组合,形成权重向量,然后对权重向量应用K均值聚类算法,集群通过分区被初始化成K集群;把第j帧被分配给第i个集群,其中p表示步态周期中帧的数量;然后,约束K-均值聚类适用于反复提炼的集群。3.根据权利要求1所述的基于时间序列shapelet的步态识别分类方法,其特征在于所述的步骤(5)中,提取时间序列shapelet前,首先要找到时间序列数据中所有可能的子序列,用户先指定子序列的最小和最大长度,然后找到子序列长度在最小到最大之间的所有子序列,并作为候选子序列保存在候选集中。4.根据权利要求1所述的基于时间序列shapelet的步态识别分类方法,其特征在于所述的shapelet序列为提取时间序列数据中拥有最好信息增益的序列,获取shapelet序列的方法:首先假设最好信息增益的bsf初始化为0,计算候选集中每一个候选序列的信息增益,即计算候选集中每个序列和时间序列数据集中每个样本之间的距离,然后对这些距离进行排序,找出最优分裂距离,根据最优分裂点,把时间序列数据集分成两个子集,接着把计算出的信息增益和bsf进行比较,如果当前的信息增益好于最好信息增益bsf,则把最好信息增益bsf替换成当前信息增益,通过迭代获得最优的信息增益,即为shapelet序列。2CN105975932A说明书1/6页基于时间序列shapelet的步态识别分类方法技术领域[0001]本发明涉及监控视频的人体步态识别技术领域,具体说是提出一种基于时间序列shapelet的识别和分类方法。背景技术[0002]随着现在社会的高速发展,人们对社会安全的要求也越来越高。要建设安全的和谐社会,就必须提高社会的监控和安全识别技术,以及时发现潜在的威胁,为民众安全的社会生活提供有力的保障。随着互联网的高速发展,网络监控方式越来越多样化。[0003]时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时