[发明专利]基于蜜蜂视觉仿生的隐私保护与行为识别关联统计建模方法

说明书

本发明是一种基于蜜蜂视觉仿生的隐私保护与行为识别关联统计建模方法，包括(1)通过蜜蜂视觉仿生编码技术对输入视频进行仿生处理；(2)提取仿生视频帧的密集颜色和显著性结构特征并采用支持向量回归进行视觉隐私保护度评价；(3)分离仿生视频流的运动前景，提取前景视频流的密集轨迹(DT)特征并采用字典学习稀疏识别的方法对特征进行分类实现人体行为识别；(4)利用统计学方法对仿生视频的视觉隐私保护度和行为识别率进行拟合得出两者的关联模型。本发明获得的关联模型不仅可以根据隐私保护度的需求对蜜蜂视觉仿生编码技术进行优化，还能够在已知隐私保护度的情况下，估计近似的识别率，从而消除性能不符合标准的数据。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体说是涉及一种基于蜜蜂视觉仿生的隐私保护与行为识别关联统计建模方法。

背景技术

在大数据时代，随着信息技术的进步，收集和处理个人数据的方式已经普遍数字化。人们以安全或安保的名义在各个场所大规模地布置视频监控摄像头，例如军事区、机场、银行、便利店等；同时，用于图像和视频智能分析的深度学习技术愈发成熟，人们的行为信息、所处的场景信息以及人物关系等语义信息将会被快速且准确地提取。若这些涉及个人隐私的敏感信息被不法分子盗用，将造成严重的财产安全和人身安全等问题。此外，除了公共场所，视频监控也被越来越多地应用于许多涉私领域，例如在托儿和照顾老人期间用于事件检测的室内监控以及用于跌倒等诱发病危行为检测的家庭监控。对于这些私人场所，视频监控将涉及到更多的个人隐私信息，例如背景中包含的银行卡或名贵艺术品等。因此，我们希望摄像头捕获的画面尽可能少地涵盖隐私敏感信息，同时最大程度地保留行为信息以实现智能识别应用。传统的智能识别算法大多是对保留完整信息的图像或视频进行处理的，但是这违背了我们对个人隐私保护的需求。我们力求一种既实现图像或视频内容上的视觉隐私保护，又能保留足够的信息用于智能识别的隐私保护处理技术。

视觉仿生技术是通过模拟生物视觉机制来改善和实现成像系统功能的一种仿生技术，在模式识别、3D成像以及导航制导等多种领域体现出了独特的优势和价值。目前，复眼视觉仿生技术大多是在硬件层面设计不同的成像系统进行视觉仿真的，包括平面型和弯曲型微透镜阵列成像系统以及超表面透镜成像系统。这些成像系统所包含的微透镜和图像传感器通常具有较高的制造复杂度和成本，因此发展较为缓慢。并且视觉仿生技术几乎没有在视觉隐私保护领域的应用。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于蜜蜂视觉仿生的隐私保护与行为识别关联统计建模方法，该方法利用蜜蜂复眼视觉的空间分辨率采样矩阵与压缩感知中的改进高斯随机测量矩阵对图像进行编码，在实现视觉隐私保护的同时，确保了信息的高保真度。仿生编码结果图像经过客观的视觉隐私保护度评价以及人体行为识别的应用，实现了在较高水平的视觉隐私保护度下仍然保持较高的行为识别率，解决了两者之间的矛盾。

为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明是一种基于蜜蜂视觉仿生的隐私保护与行为识别关联统计建模方法，包括以下步骤：

步骤1：获取人体行为视频数据集，对视频进行不同下采样率的蜜蜂视觉仿生编码处理得到仿生态视频集；

步骤2：提取仿生态视频帧的密集颜色特征和显著性结构特征，将两种特征输入SVR模型得出视频帧的视觉隐私保护度；

步骤3：采用低秩稀疏分解法分离仿生态视频的运动前景和静态背景，提取前景视频的DT特征，通过字典学习稀疏识别得出行为识别率；

步骤4：将仿生态视频帧的视觉隐私保护度与行为识别率进行曲线拟合得出关联统计模型。

优选地，步骤1进一步包括：

步骤1.1：把蜜蜂的单个复眼分为四个区域，通过每个区域小眼的观察角度变化建立单个复眼中所有小眼的空间分布模型；