The Detection of Indoors Human Smoking Behavior

Abstract

在面對國內龐大的吸菸人口，於公共場所吸菸 的限制，卻越趨嚴格的菸害防制法令下，本研究提出一個 利用一般固定式攝影機，於影像視覺基礎的方法上，使用 即時系統來監控室內環境，對於室內吸菸行為加以識別偵 測，以期減少監控人力上的負擔。本研究判斷在前景之中 是否出現可能為煙霧之像素，搭配人臉偵測模組，定義畫 面空間邏輯關係，進而判斷畫面之中是否出現吸菸之行 為。 在煙霧偵測方法上，採用以色彩為基礎的作法，利用 煙霧半透明特性，在HSI 色彩空間中找出具有煙霧特徵的 像素並加以記錄。而在人臉偵測演算法上，則採用HAAR Object Detection 之作法，使用HAAR-like feature 找出五 官輪廓特徵作為分類器的輸入，再利用類似AdaBoost 方 法的Rejection Cascade 來加以分類輸入分類器之區塊是 否為人臉。最後在定義吸菸行為的模組上，將畫面切割成 數個邏輯區塊，用以表達煙霧像素的叢聚性，並且進一步 篩選可能發生之煙霧。配合上人臉座標位置，定義人臉與 煙霧之間的關係，作為最後發出吸菸警告的決策依據。