[发明专利]基于表情和动作的监狱服刑人员潜在性风险监测方法和系统有效
| 申请号： | 201810952067.3 | 申请日： | 2018-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN109165685B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 李晓飞;魏巍;吴聪;柴磊 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于表情和动作的监狱服刑人员潜在性风险监测方法和系统，获取服刑人员的当前监控视频，利用训练过的模型从视频帧中识别服刑人员的人脸表情特征向量及其所属类别，和人体动作特征向量及其所属类别；构造SVM多分类器，将人脸表情和人体动作识别出的所属类别输入多分类器进行潜在性风险分类；当判断出监狱服刑人员具有潜在性风险则发出预警，并标注出潜在风险的类型。本发明能够提高对监狱服刑人员中存在的潜在性风险预判准确度提前发出预警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表情 动作 监狱 服刑人员 潜在 风险 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于表情和动作的监狱服刑人员潜在性风险监测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤S1，获取每个监狱服刑人员以往的监控视频，此视频帧中带有服刑人员的人脸表情和人体动作；利用视频帧作为样本集训练用来人脸表情识别的卷积神经网络CNN模型和用来人体动作识别的HMM模型；步骤S2，为每个监狱服刑人员，建立人脸表情特征向量与其所属类别以及人体动作特征向量与其所属类别之间对应关系的数据库；步骤S3，获取服刑人员的当前监控视频，此视频帧中带有人脸表情和人体动作，利用训练过的模型从视频帧中识别服刑人员的人脸表情特征向量及其所属类别，和人体动作特征向量及其所属类别；步骤4、将人脸表情和人体动作的识别结果与数据库中记载的相同类别的特征向量进行比较，若两者间距离小于设定阈值，则认为识别结果正确，进入下一步；步骤S5，构造SVM多分类器，将人脸表情和人体动作识别出的所属类别输入多分类器进行潜在性风险分类；步骤S6，当判断出监狱服刑人员具有潜在性风险则发出预警，并标注出潜在风险的类型。
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