[发明专利]一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法

说明书

本发明公开了一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法，包括如下步骤：S1：确定考生大致位置；S2：精确定位考生；S3：考生排序：根据所有考生的前后位置关系对每个考生生成一个邻接对，并对得到的邻接对做拟合直线，之后，根据纵坐标对拟合直线上的考生按列排序；S4：生成考生姿态序列：为每个考生生成一个容器，将每个考生的所有姿态，以时间轴为序收集到对应容器内，为考生动作行为分析提供姿态序列。该基于姿态投票的考生姿态序列生成方法只利用姿态数据即可准确定位考生位置，并形成考生姿态序列，可为后续处理每个考生的行为判断提供良好的基础。

技术领域

本发明属于计算机视觉和视频理解技术领域，特别提供了一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法，根据人体姿态的统计数据准确定位考生位置并形成考生姿态序列，适用于各类考试的考场视频的事后行为动作分析。

背景技术

目前，在高考，研究生考试、自考和学业水平测试等各类考试后，需要大量的人力观看考试视频，以分析考试中的考风问题，如：考生作弊、监考老师不作为等。因此提出一种能够自动分析考生行为的方法，用于分析考试中存在的问题，成为研究热点。

在自动分析考生行为的过程中，如何对视频中的考生进行准确定位并生成考生姿态序列是首要解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法，以准确定位考生并生成考生姿态序列。

本发明提供的技术方案是：一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法，包括如下步骤：

S1：确定考生大致位置：

通过姿态估计模型提取考试视频正中间500帧图像中关节点的位置信息，并对缺失关节点的目标进行姿态补全，之后，以每一帧的每一个姿态中脖子关节点的位置为中心形成一个包围盒，然后，合并所有距离小于设定阈值的包围盒，最终获得的包围盒的位置信息代表考场中潜在考生的位置；

S2：精确定位考生：

取整段考试视频中间一个小时作为计数投票的样本，计算每一帧中检测到的考生姿态的脖子关节点位置落在S1中获得的潜在考生包围盒内的人数数量，对于没有落在任一包围盒的脖子关节点，以该点为中心形成新的包围盒，增加基础帧中遗漏的考生位置，之后，统计得到的包围盒中姿态出现的频率、离散度，通过比较离散度的大小分辨出监考员和考生，并得到所有考生的精确位置和活动范围；

S3：考生排序：

根据所有考生的前后位置关系对每个考生生成一个邻接对，并对得到的邻接对做拟合直线，之后，根据纵坐标对拟合直线上的考生按列排序；

S4：生成考生姿态序列：

为每个考生生成一个容器，将每个考生的所有姿态，以时间轴为序收集到对应容器内，为考生动作行为分析提供姿态序列。

优选，S1具体包括如下步骤：

S11：处理原始数据：

通过姿态估计得到视频中间500帧中所有人的眼睛、耳朵、鼻子、脖子、双肩这八个关节点的位置信息(x,y)以及对应的置信度score，之后，采用脖子关节点代表一个考生的质心位置，以平均肩长L_i为半径作为该考生的活动范围，构成考生包围盒；

S12：姿态缺失处理：