【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频监控领域，具体而言，涉及一种。
技术介绍
对于公共场所的安防，目前通常采用摄像头实现图像的采集。由于目前的视频识别技术，只能识别出视频中的人体图像，不能对人体图像所对应的个体进行确认，从而导致不能区分出每个人的移动轨迹，不能确定当前视频中的人体图像所对应的身份。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种，以解决不能对人体图像的个体进行确认的问题。在本专利技术的实施例中，提供了一种，包括检测出视频图像中的人体图像；确定所述人体图像的特征向量，将确定的特征向量与预先采集的数据库中的多个基准向量进行匹配；将所述数据库中匹配成功的人体图像作为识别结果。通过上述的步骤，可在数据库中确定出人体图像，将确定出的人体图像作为检测到的人体图像。从而可在视频中掌握每个人体图像的运动轨迹以及活动范围。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中图1示出了实施例的流程具体实施例方式下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本专利技术。参见图1，实施例的步骤包括Sll :检测出视频图像中的人体图像；S12:确定所述人体图像的特征向量，将确定的特征向量与预先采集的数据库中的多个基准向量进行匹配；S13 :将所述数据库中匹配成功的人体图像作为识别结果。通过上述的步骤，可在数据库中确定出人体图像，将确定出的人体图像作为检测到的人体图像。从而可在视频的多个人体图像中确定出唯一的人体图像。优选地，实施例中，检测人体图像的步骤包括:使用高斯背景建模法在视频中检测...
【技术保护点】
一种基于视频图像中的人体图像再识别的方法，其特征在于，包括：检测出视频图像中的人体图像；确定所述人体图像的特征向量，将确定的特征向量与预先采集的数据库中的多个基准向量进行匹配；将所述数据库中匹配成功的人体图像作为识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像中的人体图像再识别的方法，其特征在于，包括: 检测出视频图像中的人体图像； 确定所述人体图像的特征向量，将确定的特征向量与预先采集的数据库中的多个基准向量进行匹配； 将所述数据库中匹配成功的人体图像作为识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定特征向量的过程包括: 将所述人体图像转换为HSV格式； 统计所述HSV格式的图像内的各种颜色的像素数量； 根据所述各种颜色的像素数量确定与该图像对应的一个特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据库中的基准向量由以下步骤确定: 预先采集视频图像中的每个人的多幅人体图像； 采用K-means聚类算法对所述多幅人体图像运算，得到每个人对应的一个特征向量作为基准向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述匹配过程包括: 运算所述确定的特征向量分别与所述数据库中每个人体图像对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘忠轩，杨宇，
申请(专利权)人：信帧电子技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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