摘要
本发明涉及人工智能技术领域,可应用于医疗健康及金融科技等业务场景,公开了一种代滑屏行为检测方法,包括:获取视频数据和目标人脸图像,从视频数据中检测人脸特征信息,并结合目标人脸图像确定目标人脸在视频中的位置,根据预设时间间隔从视频数据中抽取视频帧,将视频帧输入滑屏分类模型获得分类标签,从分类标签中移除未知位置标签和目标人脸位置标签,得到剩余的滑屏动作标签,当剩余滑屏动作标签数量不为空时,确定存在代滑屏行为。本发明通过结合视频分类技术和人脸检测匹配技术,在滑屏动作检测过程中准确判断滑屏动作的具体发生位置,并有效区分多角色场景中的操作主体,避免了手部与人脸匹配引起的误报问题,可以减少误报率和漏报率。
技术关键词
人脸特征信息
人脸位置
视频帧
标签
关键点特征
检测人脸
滑屏轨迹
时间序列特征
视频分类技术
图像
计算机设备
人工智能技术
医疗健康
数据获取模块
处理器
过滤模块
系统为您推荐了相关专利信息
电梯运行状态
变分模态分解算法
事件流
音频
异常事件
残差学习
多尺度特征提取
样本
虫情监测系统
度量
建筑外立面
局部优化模型
监测方法
标签
反射率数据
风险预测模型
多维特征数据
预警规则
识别风险
智能预警方法