[发明专利]一种基于人脸检测的行为识别实现方法

权利要求书

1.一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，包括有以下步骤：

S1，根据肤色识别原理识别人体肤色，再根据裸露皮肤最大的区域进行人脸检测；

S2，将数字图像彩色图像进行灰度化；

S3，将当前的图像与背景图像进行差分，得到目标区域，从而进行运动目标识别；

S4，运用阈值法进行图像分割；

S5，通过长宽判断人体行为。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，所述S1中，假设输入像素的颜色落入RCr＝[140；170]和RCb＝[80；120]限定的矩形区域是属于皮肤颜色像素，每个像素的灰度对应该点与皮肤颜色的相似度，相似度的计算公式如下：

P(CbCr)＝exp[-0.5(x-m)^TC^-1(x-m)]，其中m为均值，m＝E(x)，C为协方差矩阵，x＝(CbCr)^T，C＝E(x-m)(x-m^T)。

3.根据权利要求1所述的一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，所述S2中，设定彩色分量值R、G、B，使R＝G＝B＝max(R，G，B)形成高亮度灰度图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，所述S3中，设定视频帧图像I(x，y，t)看作是由背景图像b(x，y，t)和运动目标m(x，y，t)组成，即I(x，y，t)＝b(x，y，t)+m(x，y，t)。

5.根据权利要求1所述的一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，背景差分法实现步骤：

步骤一：进行图像的预处理：主要包括对图像进行灰度化以及滤波；

步骤二：背景建模，根据前N帧图像的灰度值进行区间统计从而得到一个具有统计意义的初始背景；

步骤三：前景提取，将图像与背景做差，即可求得背景差图，然后根据一定的方法对改图进行二值化，最终获得运动前景区域，即实现图像分割。

6.根据权利要求1所述的一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，所述S4中，将图像中每个像素中的灰度值与阈值相对比，灰度值大于阈值的算一种，灰度值小于阈值的为另一种，如果图像中存在多个检测目标或无关目标，那么就选多个阈值将每个目标及背景区分开。

7.根据权利要求1所述的一种基于人脸检测的行为识别实现方法，其特征在于，所述S5中，手臂在身体的上半部分，脚在身体的下半部分，如果在某个区域内白点数比较多，则说明有肢体出现在该区域，如果事先能够定义好所有可能的姿态集合，并根据每一个姿态确定其区域组合，即可事先对姿态的判断。