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視頻監(jiān)控中行為理解概述

       在智能視頻監(jiān)控中，需要對視頻中的異常事件特別關(guān)注。因?yàn)槲覀儽O(jiān)控的目的，就是及時(shí)理解與處理監(jiān)控場景中異常事件或異常行為，發(fā)現(xiàn)是否有某種類型的危險(xiǎn)活動，并及時(shí)阻止危險(xiǎn)活動的發(fā)生。顯然，對視頻監(jiān)控場景中的目標(biāo)的行為，進(jìn)行檢測識別、理解，并對異常事件采取及時(shí)相應(yīng)的處理措施，是智能視頻監(jiān)控的首要條件。 

1.行為理解的難題

由于視頻監(jiān)控對象的動作往往是自然、連續(xù)的，而且與環(huán)境上下文有密切的聯(lián)系，這都給行為識別或理解帶來了如下一系列的難題。

       (1)如何通過融合多個攝像機(jī)的監(jiān)控信息來克服光照、距離、視角、遮擋等環(huán)境因素帶來的干擾和不確定性。

       (2)如何構(gòu)建自然連續(xù)動作和行為的多層次模型，對視頻監(jiān)控目標(biāo)行為進(jìn)行分割和分類，而分割和分類又需要對動作和行為理解的高層模型進(jìn)行指導(dǎo)。

       (3)如何考慮行為理解過程中的環(huán)境上下文信息，由于相同的行為在不同的情境下傳遞不同語義，對動作和行為理解需要了解當(dāng)時(shí)視覺環(huán)境以及應(yīng)用的情境。

2.行為理解的含義

        行為理解又稱為行為識別，其特點(diǎn)為直接面向應(yīng)用層，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的高層處理階段。行為理解問題可視為時(shí)變特征數(shù)據(jù)的分類問題，即通過對運(yùn)動對象的連續(xù)跟蹤觀察，將測試序列與預(yù)先設(shè)定的參考序列進(jìn)行匹配，根據(jù)其匹配程度確定行為特征，進(jìn)而對目標(biāo)行為模式進(jìn)行分析識別，并對該行為是否屬于異常行為作出判斷。

3.國內(nèi)外對行為理解的研究

        目前，世界范圍內(nèi)人們已經(jīng)開展了大量有關(guān)行為理解的研究工作?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)等著名研究機(jī)構(gòu)在美國國防高級研究項(xiàng)目署(DefenceAdvancedResearchProjectsAgency,DARPA)資助下聯(lián)合研制了為未來城市和戰(zhàn)場監(jiān)控應(yīng)用開發(fā)的一種基于視頻自動理解技的視頻監(jiān)控與監(jiān)控系統(tǒng)；英國、葡萄牙和法國，在歐盟的資助下于2002-2005年聯(lián)合開展CAVIAR(Context Aware VisionusingImage-based Active Recognition)項(xiàng)目，目的是為了解決城市鬧市的監(jiān)控問題和對商業(yè)顧客行為的分析；英國的雷丁大學(xué)開展了對車輛和行人的跟蹤及其交互作用識別的相關(guān)研究；IBM和Microsoft等公司也正逐步將基于視覺的手勢識別接口、人體運(yùn)動等人機(jī)交互技術(shù)應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。

       國內(nèi)，中國科學(xué)院自動化所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)視覺與聽覺信息處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室及清華大學(xué)等，對行為理解技術(shù)也都展開了相關(guān)的研究。

常用行為理解的方法

現(xiàn)階段，常用的行為理解的方法主要有使用模板匹配法和狀態(tài)空間法兩種。

1.模板匹配方法

(1)模板匹配法的步驟。模板匹配法可以分為三步。

        ①從輸入圖像序列中提取行為特征。

        ②將該特征與在訓(xùn)練階段預(yù)先保存好的模板進(jìn)行相似度比較。

        ③從預(yù)先保存好的模板中選擇與測試序列距離最小的所屬類別作為被測試序列識別結(jié)果。

(2)幾種模板匹配法的改進(jìn)方法。模板匹配方法是行為理解的基本方法，后續(xù)也出現(xiàn)了許多基于此的改進(jìn)方法。 

        ①Bobick和Davis首先根據(jù)圖像中目標(biāo)運(yùn)動信息的類型，將圖像分為運(yùn)動能量圖像(MEI)和運(yùn)動歷史圖像(MHI),然后采用馬氏距離比較測試序列與給定模塊系列之間的相似程度，根據(jù)相似程度大小確定最佳匹配行為。

        ②Masoud等人則將目標(biāo)行為描述為無限沖激響應(yīng)濾波器響應(yīng)，然后用測試序列點(diǎn)集和給定模塊序列點(diǎn)集之間的Hausdorff距離來度量測試序列與模塊序列之間的相似度，進(jìn)而確定最佳匹配行為。

        ③還有學(xué)者釆用Procrustes距離來度量測試序列與模塊序列之間的相似程度，如Veeraraghavan等人用動態(tài)時(shí)間規(guī)整(DynamicTimeWarping,DTW)來匹配運(yùn)動序列。

(3)模板匹配法的優(yōu)缺點(diǎn)。模板匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單、計(jì)算復(fù)雜度低，但只考慮單個序列的匹配程度，忽略了運(yùn)動序列中相鄰時(shí)序之間的動態(tài)特性，對于噪聲和運(yùn)動時(shí)間間隔變化比較敏感。

2.狀態(tài)空間方法

        (1)狀態(tài)空間法的步驟。狀態(tài)空間法大致也可以分為三步。

        ①將每一種靜態(tài)姿勢定義為一種狀態(tài)。

        ②通過對靜態(tài)姿勢所組成的運(yùn)動序列對狀態(tài)空間進(jìn)行遍歷。

        ③在遍歷過程中計(jì)算聯(lián)合概率，尋找具有最大概率的行為模板，作為最佳匹配行為。