[发明专利]基于人的侧面步态视频的异常步态检测方法

摘要

本发明公开了一种基于人的侧面步态视频的异常步态检测方法，通过常见的普通相机或手机采集侧面步态视频，从中提取人的步幅变化特征、身体前倾特征，并使用正常步态的特征信息训练单分类支持向量机模型，可快速有效检测对应步态为正常或异常。本发明无需专用检测设备，无需在特定的场所进行步态检测，灵活度高。本发明在通过步态视频提取步态特征时考虑身体前倾特点，并能有效避免异常步态检测模型的检测能力受异常训练数据影响，提高检测准确率。本发明仅需要采用正常步态信息的特征训练单分类支持向量机模型，训练样本少，能够快速准确地检测步态正常/异常，从而协助医生进行异常步态的诊断，提高医生的工作效率。

主权项

1.基于人的侧面步态视频的异常步态检测方法，其特征包括以下步骤：步骤1、获取侧面步态视频，并从侧面步态视频中提取侧影轮廓图像序列；步骤2、根据步骤1中所得的侧影轮廓图像序列，构建步宽与身高比的参数序列A、头部与两足中心的x轴水平距离与身高比前倾参数序列B，并由参数序列A和参数序列B提取描述步态信息的特征；步骤3、收集正常步态的侧面步态视频作为训练样本；所述训练样本依次通过步骤1和步骤2提取其步态信息的特征，并将所提取的特征输入单分类支持向量机进行训练，构建异常步态检测模型；步骤4、获取待检测的侧面步态视频，依次通过步骤1和步骤2提取其步态信息的特征，并将该特征输入步骤3所构建的异常步态检测模型中进行检测。