面向ATM機(jī)視頻的視頻取證技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、視頻取證已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)分支。其中的視頻分析在視頻圖像中的底層視覺(jué)特征與人類(lèi)的語(yǔ)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(yīng)用的情況下，實(shí)時(shí)分析重要視頻流并且保全相關(guān)視頻證據(jù)變得十分重要，從海量視頻庫(kù)中快速、準(zhǔn)確地篩選與特定案件相關(guān)的視頻，進(jìn)而輔助分析出有關(guān)時(shí)間、地點(diǎn)、人員等方面的聯(lián)系均是該領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。
　　 本文以自動(dòng)柜員機(jī)(Automatic Teller Machine，ATM)機(jī)上發(fā)生的異常事

2、件作為主要研究對(duì)象。此類(lèi)事件常見(jiàn)于銀行卡被盜、被搶和在ATM機(jī)上進(jìn)行非法交易等案件中。本文主要研究此類(lèi)事件監(jiān)控視頻的自動(dòng)取證方法，具體從取款人(臉部和手)的異常行為識(shí)別與目標(biāo)跟蹤等方面進(jìn)行研究，主要工作有：
　　 首先，針對(duì)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(nèi)容分析的異常行為識(shí)別方法。該方法將人臉檢測(cè)、跟蹤和眼睛、嘴巴區(qū)域標(biāo)定相結(jié)合，充分利用了視頻的時(shí)空特性和形狀特征，能夠抵抗干擾或者減小光線(xiàn)

3、變化造成的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在此類(lèi)視頻行為分析中，能夠準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的異常行為，識(shí)別速度達(dá)到對(duì)監(jiān)控視頻分析處理的基本要求。
　　 其次，針對(duì)取款人不插卡卻實(shí)施取款操作等異常行為，通過(guò)對(duì)取款人手的異常行為分析，實(shí)現(xiàn)ATM機(jī)上異常事件的取證。由于使用均值漂移算法實(shí)現(xiàn)跟蹤會(huì)出現(xiàn)偏差的現(xiàn)象，收斂于局部極值點(diǎn)，采用了最大后驗(yàn)概率來(lái)保證預(yù)測(cè)階段的準(zhǔn)確性，采用粒子濾波器和均值漂移算法相融合的目標(biāo)跟蹤方法，對(duì)人手跟蹤后的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行基