自助銀行服務(wù)中的異常事件檢測研究.pdf

1、對于攝像頭只“監(jiān)”不“控”的現(xiàn)狀，監(jiān)控視頻中的異常事件自動檢測越來越受關(guān)注，而在自助銀行服務(wù)中，尚無可行的、滿足實際應(yīng)用需求的技術(shù)來及時檢測相關(guān)事件。自助銀行服務(wù)中的異常事件檢測研究立足于實際生活中的事件，針對取款人故意長時間遮擋臉部(簡稱遮擋取款)和暴力搶劫兩類異常事件進(jìn)行分析。主要工作有以下三個部分：
　　 對于遮擋取款事件，分析人體從進(jìn)入至退出ATM監(jiān)控攝像頭的整個過程，采用了一種新的遮擋取款事件檢測方法。該方法首先利用背

2、景減法檢測運(yùn)動目標(biāo)，分析運(yùn)動區(qū)域所占視頻畫面比例，并結(jié)合模板匹配的方法來判斷人體頭肩部分是否足夠靠近ATM；接著，基于YIQ顏色空間檢測膚色區(qū)域，計算其所占視頻畫面比例，同時用Adaboost級聯(lián)分類器檢測人臉，以判斷是否進(jìn)一步檢測；然后，檢測其他感興趣區(qū)域，包括眼睛和嘴巴；最后，利過前期檢測結(jié)果綜合判斷遮擋取款事件。
　　 對于暴力搶劫事件，在統(tǒng)計人數(shù)的基礎(chǔ)之上分析取款人之間的狀態(tài)，構(gòu)建了一種基于改進(jìn)偽Zernike矩(Imp

3、roved Pseudo-Zernike Moment，IPZM)的異常事件檢測方法。該方法首先利用背景減法檢測運(yùn)動目標(biāo)，分析運(yùn)動區(qū)域所占視頻比例來識別人體，并統(tǒng)計其個數(shù)；接著，在人數(shù)滿足要求時，利用事件語義模板匹配和一個IPZM構(gòu)建的7維形狀特征向量相似匹配相結(jié)合的機(jī)制檢測人的狀態(tài)；第三步，依據(jù)人的狀態(tài)判斷暴力搶劫事件。
　　 同時，設(shè)計并開發(fā)了一個異常事件檢測系統(tǒng)原型，實現(xiàn)了針對上述兩類事件的檢測功能，應(yīng)用該系統(tǒng)對相關(guān)案例視