面向ATM機視頻的視頻取證技術研究及應用.pdf

1、視頻取證已成為計算機視覺領域的一個熱門分支。其中的視頻分析在視頻圖像中的底層視覺特征與人類的語義概念之間的還存在鴻溝。在目前數(shù)字視頻監(jiān)控已經(jīng)大規(guī)模應用的情況下，實時分析重要視頻流并且保全相關視頻證據(jù)變得十分重要，從海量視頻庫中快速、準確地篩選與特定案件相關的視頻，進而輔助分析出有關時間、地點、人員等方面的聯(lián)系均是該領域的關鍵問題。
　　 本文以自動柜員機(Automatic Teller Machine，ATM)機上發(fā)生的異常事

2、件作為主要研究對象。此類事件常見于銀行卡被盜、被搶和在ATM機上進行非法交易等案件中。本文主要研究此類事件監(jiān)控視頻的自動取證方法，具體從取款人(臉部和手)的異常行為識別與目標跟蹤等方面進行研究，主要工作有：
　　 首先，針對常出現(xiàn)的取款人故意遮擋臉部等反偵查、證據(jù)掩蓋行為，提出一種基于智能視頻內容分析的異常行為識別方法。該方法將人臉檢測、跟蹤和眼睛、嘴巴區(qū)域標定相結合，充分利用了視頻的時空特性和形狀特征，能夠抵抗干擾或者減小光線

3、變化造成的影響。實驗結果表明該方法在此類視頻行為分析中，能夠準確識別視頻中出現(xiàn)的異常行為，識別速度達到對監(jiān)控視頻分析處理的基本要求。
　　 其次，針對取款人不插卡卻實施取款操作等異常行為，通過對取款人手的異常行為分析，實現(xiàn)ATM機上異常事件的取證。由于使用均值漂移算法實現(xiàn)跟蹤會出現(xiàn)偏差的現(xiàn)象，收斂于局部極值點，采用了最大后驗概率來保證預測階段的準確性，采用粒子濾波器和均值漂移算法相融合的目標跟蹤方法，對人手跟蹤后的運動軌跡進行基