视频中人像静态特征和动态特征研究
[白笙学
, 刘涛, 王昕, 杨鸣]
, 刘涛, 王昕, 杨鸣]
引用本文
白笙学, 刘涛, 王昕, 杨鸣. .视频中人像静态特征和动态特征研究[J]. 刑事技术,2015,40(3): 218-221
BAI Shengxue, LIU Tao, WANG Xin, YANG Ming. .Analysis of Human Static and Dynamic Characteristics in Video[J]. Forensic Science and Technology,2015,40(3): 218-221
10.16467/j.1008-3650.2015.03.012
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BAI Shengxue, LIU Tao, WANG Xin, YANG Ming. .Analysis of Human Static and Dynamic Characteristics in Video[J]. Forensic Science and Technology,2015,40(3): 218-221
10.16467/j.1008-3650.2015.03.012
Copyright©2015, 《刑事技术》编辑部
《刑事技术》编辑部
视频中人像静态特征和动态特征研究
作者简介：白笙学（1963—）,男,高级工程师,硕士,研究方向为影像技术。 E-mail: nkliutao@foxmail.com
摘要
视频侦查以提取到的与案件有关的视频为研究对象,分析视频中的人、事、物获得相关侦查线索。视频画面由多帧图像组合而成,直观性和动态连续性是视频非常显著的特点。视频反映出的信息不仅包括静态信息,也包括了各种动态信息。人像分析检验是视频侦查的重要组成部分,以动态形式显现的人像不仅能提供人像的静态特征信息,也能提供人像的动态特征信息。本文阐述了视频中人像分析检验的重点内容,即人像的静态特征和动态特征的分析和检验。在视频条件比较好的情况下,相貌、体态等人像的静态特征是人像分析检验的重点。但是对质量差、难以提取嫌疑人清晰相貌特征的视频,仅依靠分析视频中人像的静态特征无法得到更多的信息,这就需要结合人像的步态、体态等动态特征分析来获得更多有价值的信息。本文结合实际案例分析,阐明了人像特征分析检验过程是人像静态、动态等特征的综合分析过程,人像动态特征和静态特征相互关联,共同构建成人像比对基础,为视频侦查中人像的比对、认定以及案件的串并提供线索和依据。本文提出了视频人像检验的规范化流程,将有助于视频中人像特征分析检验过程的规范化和程序化,提高分析检验效率,为案件的侦破提供强有力的保障。
关键词:
视频侦查; 人像静态特征; 人像动态特征
中图分类号:DF793.2
文献标志码:中图分类号： DF793.2 文献标识号：A 文章编号：1008-3650(2015)03-0218-04
文章编号:1008-3650(2015)03-0218-04
doi: 10.16467/j.1008-3650.2015.03.012
Analysis of Human Static and Dynamic Characteristics in Video
Abstract
Video investigation focuses on the videos involved in criminal cases and the relevant clues could be obtained through analyzing the persons and objects in videos. A video is composed of multi frame images, and characterized by intuitiveness and dynamic continuity. As the video provides both the static and dynamic human feature, some important characteristics can be extracted from the video, which are favorable for criminal investigation. In this paper, it is expounded that the main content of video image analysis and inspection of a human is to extract and analyze the static and dynamic characteristics. With video of high quality, the static characteristics such as the appearance and posture become the key points of video image analysis and inspection. In reality, the surveillance video is often apt to be influenced by various factors, such as lamplight, bad weather, distance, image distortion. The videos recorded by the monitoring system often tend to be blurring and it is difficult to extract the suspect’s facial features from those poor quality videos. Therefore, it is unlikely to get enough information if only relying on the static characteristics. However, movement and gait of the suspect could be totally recorded by surveillance video, which are less susceptible to the external environment. It is advantageous to combine human static and dynamic characteristics in videos to obtain more valuable information. An actual case determination indicates that both the static and dynamic characteristics could be closely interrelated, hence provides new clues for the criminal investigation and new methods for portrait comparison, suspect identification as well as case linkage. At the same time, this paper proposes a standard inspection procedure of human characteristics in surveillance video, which promotes the standardization and routinization of video inspection and greatly enhance the efficiency of the analysis and inspection.
Keyword:
video forensics; human static characteristics; human dynamic characteristics
视频中人像特征的分析检验是视频侦查非常重要的内容之一。人像特征分为人体外貌的解剖学特征、人体动态特征、人体特殊标记特征及人体着装、配饰特征等[1]。以动态形式显现的人像提供了人像静态和动态特征信息, 诸如相貌、体态特征等人像静态特征是视频侦查人像分析检验的重点, 在通过视频获得清晰的人像相貌特征后, 可以快速确定侦查方向, 也可以结合各种人像库实现案件的串并或嫌疑人的锁定。但由于受到设备、环境等因素的影响, 监控系统得到的视频往往达不到理想的条件, 无法得到嫌疑人清晰的相貌特征, 仅依靠分析视频中人像的静态特征将无法得到有效的信息, 需要在分析人像静态特征的同时结合人像动态特征分析来获得更多有价值的信息。
1 人像特征分析
1.1 人像静态特征分析
对视频画面中的人像分析, 一般从人像静态特征分析开始, 对视频进行预处理, 如取帧、去噪、去模糊等一系列操作, 然后, 分析视频中人像的相貌、体型、体态、衣着、手持物等静态特征。其中人脸特征最具侦查辨认价值。人脸特征属于生物特征范畴[2], 是内在属性, 其稳定性和差异性很强, 可作为身份识别的依据[3]。人脸特征识别技术已经比较成熟, 在很多特定行业已经得到广泛应用。在公共安全领域, 人脸识别技术结合人像库, 如重点人员人像库、二代身份证人像库等, 可快速实现对嫌疑人的锁定, 明显提高破案效率, 随着我国各种人像库的建设和完善, 人脸识别技术正在逐渐推进和完善, 发挥的作用越来越大。但是目前大多数人脸识别技术只能用于正面像, 且需要较好的视频条件。对偏转角度较大、视频质量差的视频, 其识别效率就明显降低, 这就大大限制了人脸识别技术在视频侦查中的应用。
我国的监控设备多种多样, 监控视频质量良莠不齐, 很多监控视频无法提供清晰的人像相貌特征, 且仅局限于人像体型体态特征, 这些特征很难直接认定嫌疑人或进行串并案分析。同时很多犯罪嫌疑人的反侦察意识越来越强, 在进行犯罪活动时, 经常会采用低头、戴口罩、远离监控摄像头等手段有意识地掩盖自身相貌特征, 这种伪装影响了人像相貌等静态特征给侦查带来了很高的难度。最近出现的多起带仿真人皮面具从事犯罪活动的案件更表明了目前犯罪的智能化趋势。诸多的不利因素使得人像静态特征分析在视频侦查中的作用受到很大的限制, 单纯利用人像的静态特征分析很难得到有价值的线索。
1.2 人像动态特征分析
人像动态特征包括人像的颜面动态特征, 头部、四肢、腰部等的体态动态特征。动态特征属于生物特征的一种, 人在一定时期内形成的动作行为特征具有独特性和稳定性, 不同的人在身体结构和运动行为方面存在差异性[2]。人像动态特征的独特性、稳定性和差异性奠定了人像动态特征分析认定基础。
视频动态连续性是视频的主要特点, 监控视频画面不仅记录了人像个体静态特征, 也以动态方式记录了人像动作行为过程。分析视频中人像动态特征, 主要是分析人像头部、四肢、腰部等动态特征, 其中最典型的是对视频中人像步态特征的分析和检验。与人像静态特征相比, 视频画面中的人像动态行为特征受设备和外界环境因素的影响要小的多, 如摆臂、行走等过程, 具有重复性和周期性特点, 在视频中会有非常完整的记录, 摄像头与人像之间的距离以及环境因素等外界条件对动作过程记录的影响要比对人像相貌特征记录的影响要小的多。相貌特征在监控系统里的成像容易受到设备和外界环境因素的影响而造成图像的模糊, 而且人像的外貌特征容易隐蔽和伪装。与之相比, 人体的动态行为特征具有相对稳定性, 人的步态、动作行为习惯等动态特征在形成后在一定时期内很难发生变化, 且不易隐蔽和伪装。这种易于感知、难于伪装、难于隐藏的特点使得人像动态特征分析在视频侦查中具有非常大的应用潜力和发展空间。视频中人像的各种行为动作有着清晰的动态显现, 可以通过分析人像的步幅步频、双臂的摆动幅度和频率、步态、身体运动姿态等动态特征, 确定并提取各种有价值的特征形成特征点构建人像分析比对基础, 用于案件的串并和嫌疑人的认定。
人像静态特征分析和动态特征具有非常强的关联性。静态特征分析和动态特征分析提取到的各个特征点共同组成人像比对基础, 人像的体态、体型、身形各个部分的比例关系等静态特征是人像动态特征分析的基础, 人像动态特征中运动姿态、动作行为等动态特征可以辅助静态特征分析。视频中人像的分析检验是人像各个特征点综合分析的过程, 需要充分结合静态特征分析和动态特征分析, 挖掘人像特征点, 获得更多有价值的侦查线索。
2 人像特征检验程序
视频人像特征检验包括如下的步骤和程序（见图1）：（1）确定待分析检验的各段视频, 并导入视频分析检验系统; （2）视频处理, 包括对视频取帧, 截取视频片段, 对视频或帧图像进行常规图像调节如对比度和亮度调节, 清晰化等; （3）对处理后的视频或帧图像进行分析, 确定具有分析检验条件的图像或裁剪视频, 提取关键帧图像和重点视频; （4）对提取的帧图像进行分析, 重点分析人像的静态特征, 如体型、相貌、特殊标记点等静态特征, 对提取的重点视频重点分析人像的动态特征, 如步态、面部、躯干等动态特征; （5）对人像静态特征和动态特征相关联进行综合分析研判, 得出结论。
 | 图 1 视频人像特征分析检验过程示意图Fig.1 Schematic diagram of identification process of characteristics in video |
规范化和程序化的检验流程将有助于提高检验效率, 对人像的比对和认定以及串并案等工作有非常大的作用。目前人像特征检验的规范化和程序化还没有一个统一的标准, 仍需要在实践中不断发展和完善。
3 案例应用
2013年1月某日凌晨, 某市两个加油站先后发生持枪抢劫案, 两个加油站内间隔距离约7 km。根据被抢加油员描述的情景判断, 两起案件中嫌疑人衣着特征差异很大。提取两加油站内嫌疑人作案视频分析检验, 发现两起案件中嫌疑人所穿衣服样式、颜色明显不同, 第一起抢劫案中作案嫌疑人进行了刻意遮挡, 利用衣服所带的帽子盖住了头部, 第二起抢劫案中的嫌疑人画面质量差, 两段视频均无法提取到清晰的外貌特征, 无法确定是否为同一人作案, 而案件发生的时间和地点所反映的时空关系与同一人作案的时空关系并不矛盾。两起案件是否可以串并成为案件侦办中关键问题。
两起案件均发生在凌晨, 视频质量不高光线条件差, 提取到的两段作案视频以及中心现场外围提取到的4段嫌疑人逃离视频均不能提取到清晰的相貌特征, 无法利用相貌特征进行串并案分析, 所以分析的重点集中在除相貌特征以外的人像静态、动态特征, 以及衣着特征等的分析和检验。
3.1 对第一段和第二段视频的串并案分析
静态特征：所穿上衣不同; 两段视频中的人物体型均偏瘦, 两处作案时所穿裤子均呈深色, 裤脚偏长, 均穿深色鞋, 底部环绕有白边（见图2 A、B）。
 | 图 2 视频截图。A：第一段视频截图; B：第二段视频截图; C：第一段视频中人像; D：第三段视频中人像; E：第五段视频中人像; F：第五段视频中人像; G：第一段视频中人像。Fig.2 Screenshots . A: Screenshot of 1st video; B: Screenshot of 2nd video; C: Human image in 1st video; D: Human image in 3rd video; E: Human image in 5th video; F: Human image in 5th video; G: Human image in 1st video. |
动态特征：跑步姿态相符, 步幅基本一致; 走路姿态基本相符, 均有前倾动作, 右肩前倾（见图2 C）; 均右手持枪, 均从身体左侧掏出塑料袋递给受害人用于装钱（见图2A、B）。
通过以上分析, 虽然第一段和第二段视频中的人物所穿上衣明显不同, 但两段视频中人像的静态特征和动态特征基本相符, 考虑到着装特征不属于稳定特征, 两处作案中间过程中有换装的可能, 故倾向于认定第一段和第二段中出现的人物为同一人。
3.2 对第三段视频中出现的人像串并案分析
静态特征：第三段视频中出现的人物体型偏胖, 下肢更为明显, 与第一、二段视频中出现的人物体态特征存在差异; 所穿鞋子整体呈白色, 裤腿较第一、二段视频中的人像裤腿偏粗; 下肢衣着特征存在差异（见图2 D）。
动态特征：第三段视频中人物走路腰板比较直, 无明显的前倾动作（见图2 D）。
通过以上分析, 倾向于认定第三段视频中出现的人物与第一、二段视频中的人物不为同一人。
3.3 对第五段视频进行分析检验
静态特征：第五段视频中人物上衣袖口、上衣下沿、领子基本一致, 上衣特征基本符合; 与第一、二段视频中人物相比, 所穿裤子均呈深色, 裤脚偏长, 均穿深色鞋, 底部有白边（见图2 E）。
动态特征：步幅基本一致; 走路姿态基本相符, 两脚外展明显, 右肩前倾; 均有右手抄兜的动作（见图2 F、图2 G）;
通过以上分析, 倾向于认定第五段视频中出现的人物与第一、二段出现的人物为同一人。
第四段视频因摄像头散焦, 光线暗, 人物特征少, 不具备分析检验条件。第六段视频中人物与第一、二段视频中出现的人物着装相近, 但行走时头部随步伐左右晃动与第一、二段视频中人物存在差异, 视频图像中环境光线差、目标距离远, 其它人像特征无法辨识, 不具备分析检验条件。
在处理该案件过程中, 利用警视通、识慧影像分析系统对视频中人物所具备的静态和动态特征进行分析检验, 并对人像特征进行综合研判, 确定先后发生的两起抢劫案系同一人所为。第三段视频中出现的人物与案件无关, 综合三段嫌疑人逃离视频得出了作案嫌疑人的行动轨迹, 并推断嫌疑人可能在第一次作案后更换了外套, 在两个案发现场之间的路上扔掉外套的可能性也较大。专案组沿第一现场至第二现场公路搜索, 在公路旁水沟垃圾站附近发现一件男性深色外套, 经DNA检验并入库比对, 比中一前科人员彭某。抓获犯罪嫌疑人后其交待的内容与以上的分析检验基本吻合, 两起案件均为彭某作案, 在实施完第一次抢劫后彭某扔掉上衣, 随后又实施了第二次抢劫。在视频质量不高无法提取清晰外貌特征的情况下对多段视频中的人像静态和动态特征等进行了综合分析和检验, 根据分析意见对两起抢劫案件进行了串并, 为案件的侦破提供了线索和依据。
4 结 论
人像特征检验过程是各种特征分析检验的综合过程, 不仅包括人像静态特征、动态特征的分别检验, 也包括静态特征和动态特征相关联的综合分析检验, 同时还要包括时空特征、环境特征等其它各种特征的关联分析检验, 综合各种特征形成特征点, 构建分析比对基础。同时检验过程中的人像特征检验的规范化和系统化将有助于提高分析检验的效率, 更好发挥人像特征分析检验在视频侦查中的作用。人像特征检验过程的规范化和程序化将成为必然趋势。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献
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