视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法

摘要

本发明公开了一种视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法，其首先对采集到的视频进行预处理，进行前景检测获取运动目标信息，然后以该信息为基础进行人脸检测，接着对检测到的人脸进行识别，如果无法识别当前检测到的人脸则询问用户对检测到的人脸进行标识，并将标识好的人脸添加到人脸样本库；如果在前景信息中未能检测到人脸，则进行行人检测，然后对检测到的行人进行跟踪，并对跟踪得到的行人图像序列进行步态周期检测，接着对检测到的一个周期的步态信息提取特征并进行识别，如果未能识别则同样采用用户标识的方式对步态进行分类并添加到步态样本库用。本发明为缺乏训练样本多样性或小样本情况的身份识别提供了解决方案。

主权项

视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法，其特征在于，所述方法先通过预先训练好的人脸及行人分类器对输入的图像序列进行检测，利用人机交互的方式对检测到的正面人脸样本和侧面步态样本进行分类标识作为识别阶段用于“训练”的样本，再利用这些样本提取人脸或步态特征训练识别器，将检测出的其它样本进行分类标识，如果有未能分类标识的人脸或步态则再询问用户进行标识。