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        不同監(jiān)控視頻角度同一姿態(tài)的同一性研究

        2016-05-25 11:09:19王嘉陳周瑞凌啟尉倪洋趙明明
        科技視界 2016年12期
        關(guān)鍵詞:同一性

        王嘉陳 周瑞 凌啟尉 倪洋 趙明明

        【摘 要】在刑事偵查常見(jiàn)的追蹤犯罪嫌疑人軌跡工作中,監(jiān)控視頻發(fā)揮了很大的作用。但是,由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的各種條件限制,利用監(jiān)控視頻來(lái)識(shí)別和追蹤嫌疑人物的效率不是很高。為了最大限度地提高識(shí)別犯罪嫌疑人和追蹤犯罪嫌疑人軌跡效率,實(shí)驗(yàn)人員對(duì)不同監(jiān)控視頻的視角下同一姿態(tài)的同一性進(jìn)行研究。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,實(shí)驗(yàn)人員利用專用軟件,通過(guò)比較分析,選取不同監(jiān)控視頻角度下行走過(guò)程中相關(guān)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并對(duì)其同一性和特

        定性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,在一定的范圍內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人物的識(shí)別,達(dá)到認(rèn)定或者排除人物的目的。

        【關(guān)鍵詞】監(jiān)控視頻;不同視角;行走特征;同一性;特定性

        【Abstract】In tracking suspects traces that are common in criminal investigation, surveillance video has played a significant role. However, due to various conditions in actual environment, taking use of surveillance video to identify and track suspected people is not very efficient. To maximize the efficiency of identifying criminal suspects and tracking suspects trajectory, experimental persons research the identity of the same gesture at different surveillance video perspectives. During the experiment, experimenters use special software to make comparative analysis, choose the relevant variables in the course of walking from different surveillance video angles to make statistical analysis, and do experimental researches on their identity and specificity, so that the experimenters can achieve the purposes of identifying persons, affirming or excluding characters within a certain range.

        【Key words】Surveillance video; Different perspective; Walking characteristics; The same gesture; Specificity

        0 引言

        電子攝像設(shè)備遍布街頭巷尾,監(jiān)控視頻資料成為刑事案件中重要的證據(jù)材料。[1]然而在實(shí)際工作中,監(jiān)控視頻資料往往只能作為間接證據(jù),甚至于僅僅作為偵查人員辦案的線索。究其原因,主要在于缺少科學(xué)的方法來(lái)對(duì)多個(gè)監(jiān)控視頻中的某一人物進(jìn)行同一認(rèn)定。

        基于面部特征的人臉識(shí)別技術(shù)目前已在多個(gè)方面得以運(yùn)用[2],但有時(shí)在一些視頻資料中,受某些因素影響,監(jiān)控視頻根本無(wú)法清晰地體現(xiàn)人物的面部特征,故而通過(guò)人臉識(shí)別到人,有時(shí)達(dá)不到某些領(lǐng)域的要求。

        通過(guò)對(duì)在不同視角的監(jiān)控視頻中的一個(gè)人的同一認(rèn)定,可以找到穩(wěn)定性較高的人體特征,并能排除一定的因素干擾。相比于其他識(shí)別方法,對(duì)在不同視角下的人體識(shí)別,具有較為高的科學(xué)性和較廣的適用范圍。本項(xiàng)目力求通過(guò)監(jiān)控視頻中不同視角下同一姿態(tài)的同一性研究,來(lái)確定某個(gè)特定人的有效方法。

        1 不同視角姿態(tài)識(shí)別

        人體動(dòng)態(tài)特征識(shí)別,又稱行走運(yùn)動(dòng)特征識(shí)別,是目前真正能應(yīng)用于實(shí)際的刑偵技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)人體的肢體擺動(dòng)特征[3]、步態(tài)特征、人體輪廓投影特征等的模式識(shí)別,找到犯罪嫌疑人行動(dòng)中的固定規(guī)律,這時(shí)他的走路姿勢(shì)就會(huì)和指紋一樣成為破案的有效證據(jù)。[4]然而該技術(shù)也有著極大的局限性:由于是對(duì)動(dòng)態(tài)的研究,這對(duì)監(jiān)控視頻的幀數(shù)有著較高的要求。此外,為了達(dá)到更好的偽裝效果,有的犯罪分子故意改變自己原本的行走姿勢(shì),在這種情況下,人體動(dòng)態(tài)特征識(shí)別技術(shù)就無(wú)用武之地。

        故而為彌補(bǔ)以上方案的缺陷,本組提出利用三維數(shù)學(xué)模型的方法,通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算來(lái)研究人體靜態(tài)特征的想法。基于該想法,本組建立數(shù)學(xué)模型,可將三維中共用一端點(diǎn)的一條鉛垂線段與一條水平線段之比通過(guò)二維圖片計(jì)算得出。為適應(yīng)普遍的監(jiān)控視頻,本組采取了一側(cè)肩到同側(cè)腰的距離和肩寬之比作為人體靜態(tài)特征,并基于大量實(shí)驗(yàn)做出數(shù)據(jù)分析,且輔以一定的人體動(dòng)態(tài)特征來(lái)綜合考量。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析,本方案的結(jié)論已具有一定的可靠性。

        2 不同視角識(shí)別方法和理論

        2.1 實(shí)驗(yàn)方法

        先將兩個(gè)攝像機(jī)分別固定在不同方位不等高的兩個(gè)位置(h1≠h2,水平距離為d),固定時(shí)使兩個(gè)攝像機(jī)與地面之間所成的夾角不同(α1≠α2)。

        然后在實(shí)驗(yàn)人員的兩肩和腰部分別貼標(biāo)簽,使其在實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地正常行走,攝像機(jī)捕捉并同時(shí)記錄行走過(guò)程。選取一個(gè)完整周期中的30幀,運(yùn)用專業(yè)運(yùn)動(dòng)分析軟件Quintic Biomechanics v26,測(cè)量實(shí)驗(yàn)人員行走過(guò)程的人在視頻中的兩肩寬度和一側(cè)肩到同側(cè)腰的距離及人像中兩肩連線和一側(cè)肩到同側(cè)腰之間連線的夾角等三項(xiàng)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。

        上述測(cè)量的三項(xiàng)數(shù)據(jù)在不同視角下具有較高的穩(wěn)定性,同時(shí)能夠排除一定條件下視頻的相關(guān)干擾因素。

        2.2 實(shí)驗(yàn)理論

        設(shè)攝像機(jī)所在位置為點(diǎn)P,人的兩肩分別為點(diǎn)B和點(diǎn)D,腳部為點(diǎn)A,腰為點(diǎn)E,則此時(shí)攝像機(jī)的視角平面與實(shí)驗(yàn)人員的切點(diǎn)為點(diǎn)B,并作出示意圖(圖1)。

        結(jié)合數(shù)學(xué)空間向量有關(guān)知識(shí),在實(shí)驗(yàn)對(duì)象所在空間,以攝像機(jī)的視角平面為底面,設(shè)點(diǎn)A在攝像機(jī)視角平面上的投影為原點(diǎn)O,AB在攝像機(jī)平面上的投影為X軸,OA為Z軸,點(diǎn)E在攝像機(jī)視角平面上的投影為F,建立空間直角坐標(biāo)系,如圖2所示,則OB為AB在攝像機(jī)面上的投影,BC為BD在攝像機(jī)面上的投影,C為D在攝像機(jī)面上的投影。設(shè)OB=k∑,BC=kσ,OC=kθ,∠ABO=α,∠OBC=β,通過(guò)空間向量有關(guān)計(jì)算,可以得出:

        所以,通過(guò)測(cè)量人在視頻中的兩肩寬度和身高的距離及人像中兩肩連線和身高的夾角,最終得到人實(shí)際的身高和肩寬比例。同理,得到人實(shí)際的一側(cè)肩到同側(cè)腰的距離和肩寬比例。

        2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        表1為對(duì)一名實(shí)驗(yàn)人員實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集及分析結(jié)果。其余29人參照其分別進(jìn)行了測(cè)量和分析,并做出總數(shù)據(jù)表,進(jìn)行綜合分析。[6]

        2.4 實(shí)驗(yàn)討論

        1)通過(guò)對(duì)上述同一人該行走特征所得的30次的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到下列表2結(jié)果:

        對(duì)出現(xiàn)的30次數(shù)值進(jìn)一步分析,發(fā)現(xiàn)這些數(shù)值置于置信區(qū)間的概率如下(表3):

        可以看出,該人行走姿態(tài)所得出的特征數(shù)據(jù)居于3個(gè)置信區(qū)間的概率高,可見(jiàn)該特征具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性。

        2)通過(guò)對(duì)30個(gè)人在同一臺(tái)攝像機(jī)下行走特征進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)處理后得到方差(表4),30組中97℅均在3各置信區(qū)間內(nèi),所以說(shuō)明數(shù)值波動(dòng)小,具有穩(wěn)定性。[7]

        通過(guò)對(duì)離散系數(shù)計(jì)算之后發(fā)現(xiàn)其數(shù)值范圍在0.1以內(nèi),說(shuō)明波動(dòng)小,穩(wěn)定性高。因此,監(jiān)控視頻中行走特征變化規(guī)律穩(wěn)定性較高,對(duì)視頻監(jiān)控中同一人的同一認(rèn)定具有重要作用。

        3)通過(guò)對(duì)30個(gè)不同人在同一臺(tái)攝像機(jī)下行走特征進(jìn)行分析,對(duì)同一個(gè)人的30組數(shù)據(jù)取平均值,發(fā)現(xiàn)不同人之間的數(shù)據(jù)變化較大,差距較大(表5),具有差異性,對(duì)視頻監(jiān)控中不同人的認(rèn)定具有重要作用。

        因?yàn)橄嗤嗽诒O(jiān)控視頻中的行走特征變化具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,不同人在監(jiān)控視頻中的行走特征變化具有較強(qiáng)的特定性,兩者相結(jié)合,因此在一定的條件下,可以通過(guò)對(duì)人體在監(jiān)控視頻中行走運(yùn)動(dòng)特征的變化對(duì)人物進(jìn)行識(shí)別,達(dá)到認(rèn)定或者排除人物的目的。

        3 不同視角特征識(shí)別的不足和改進(jìn)方法

        使用本項(xiàng)目所采取的實(shí)驗(yàn)方法來(lái)采集相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析從而達(dá)到同一認(rèn)定,具有一定的局限性。因?yàn)楸卷?xiàng)目理論是基于不同人的一側(cè)肩到同側(cè)腰的距離和肩寬的比例是不同的,而在現(xiàn)實(shí)生活中,存在著不少身材體型較接近的人,如果對(duì)他們進(jìn)行測(cè)量,所得到的結(jié)果十分接近,不能達(dá)到同一認(rèn)定的標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)我們注意到,在特征的選擇上,由于人的行走姿態(tài)反映出的特征較多,所以選擇的余地相對(duì)較大;由于本項(xiàng)研究是從貼近實(shí)戰(zhàn)角度出發(fā),所以在資料和方法的選擇上盡量和實(shí)戰(zhàn)靠近。在理論研究中,我們可以應(yīng)用更為精密的設(shè)備對(duì)這些特征加以捕捉、量化,使得工作的效率更高,數(shù)據(jù)更精確,結(jié)果更可信,最終達(dá)到更為廣泛的應(yīng)用。

        【參考文獻(xiàn)】

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        [3]李翔,趙輝,張曉利.基于人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的步態(tài)識(shí)別算法研究[D].電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào),2010(05).

        [4]張承璽.固定場(chǎng)景下的人體姿態(tài)識(shí)別[D].黑龍江:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2014.

        [5]同濟(jì)大學(xué)數(shù)學(xué)系.高等數(shù)學(xué)[M].上海高等教育出版社,2014.

        [6]張海金.利用Excel軟件進(jìn)行測(cè)量過(guò)程的統(tǒng)計(jì)控制[J].中國(guó)計(jì)量,2016.

        [7]賈俊平.統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2012.

        [責(zé)任編輯:楊玉潔]

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