基于ROI区域强分辨力HOG特征的视频行人检测

基于淑荣(上海海事大学信息工程学院，上海201306)摘 要：针对传统梯度方向直方图(人检测系统中检测窗扫描区域过大、出了改进的视频行人检测算法。通过运动信息提取感兴趣(标区域，利用合支持向量机(测行人。实验结果表明，本文方法在保证视频行人检测的准确率的同时，有效地提高了行人检测的速率。关键词：行人检测；感兴趣区域；梯度方向直方图； 文献标识码：A 文章编号：16747720(2013)07004603OI u，01 306，he of OG)eg，OG n we to of to OG to VM(to ey 视频监控中有广泛的应用。目前，用于行人检测的方法主要分为3类：(1)基于运动信息的方法【卜21，根据行人运动信息(如步态)实现行人检测，实时性好但只限于运动行人；(2)基于先验知识建模的方法【3I，利用已知先验知识构建人体模板和待测目标进行匹配但模板的初始参数难以获取；(3)基于特征统计分类的方法14据训练数据获取有效分类器对输入检测窗口进行检测，实现简单且检测效果较好，是目前静态图像行人检测的主流方法，但对视频行人检测速度较慢。因此，如何保证视频行人检测的准确率，并提高检测速度是一个急需解决的问题。1本文行人检测方法视频录像中行人的不同姿势、复杂的背景变化对算基金项目：上海海事大学校基金文提出利用视频中的运动信息获取合结合中，训练部分采用正负样本库提取强分辨力通过测时利用帧间信息获得过多层次缩放利用强分辨力行人过训练好的分类器实现对视频中行人的检测。该算法框架如图1视频图像局扫描需要很多冗余计算。本文采用三帧差分法获取运动目标前景，进行二值化处理、形态学处理和前景块扩展，获取体实现步骤如下。微型机与应用2013年第32卷第7期万方数据图形、图像与多媒休 测部分获取+遍历检测窗提取行人强分辨力特征l+人进行检测+行人检测结果图1行人检测系统框架(1)采用三帧差分法获取运动目标前景。当前帧的前景帧差图为：d：出一1L(，：)1 (1)二其中，厶(z，y，i)、厶(z，1)、厶(z，y，别为第i2)对目标前景图进行二值化处理和形态学处理。二值化处理为：毗川=茄 (2)其中，(工)为二值图对应像素点的亮度值。经过膨胀、腐蚀二值图像，获得?削涂了噪声、微小运动区域的目标前景块。(3)根据行人体型特征参数，对比目标前景块，获取有效的行人目标前景块。通过设置行人宽高比(w：h)特征阈值，除去过窄、过小等不符合行人特征的目标前景块。(4)扩展行人目标前景块，以确保行人不出现在形扩展长度为：，h) (3)其中，、。(5)标记扩展后的行人目标前景块集合，构建+。j，二一“+r 。 声，：一i(a)原图像帧 (I，)提取前景图 (c)获取的强分辨力行人特征提取121多尺度光照变化和J、量的偏移不敏感。提出的基本型机与应用2013年第32卷第7期取105个16用这些特征块构成描述符来训练和检测行人。等大小的基本头部、身体等)的整体信息能力有限，因此本文构建1方法，对于64高比(w：h)分别取l：l、l：2和2：l，共获得452个不同尺度的特征块提取过程中，为避免特征块交叠而引起的重复计算，引入“积分图61”思想，每个像素点的特征由9维向量表示，即：P(z，Y)=4)其中，=(0，J。，0)表示像素点梯度方向，=l，岛为梯度方向落在的区间。s(x，Y)=s(戈，p(x，Y) (5)h(z，)=(zl，Y)+s(x，Y) (6)其中，s(石，Y)表示点(0，0)到(z，Y)直线上的像素向量累加，h(戈，Y)表示点(0，O)到(戈Y)连接矩形内像素向量累加。对于矩形区域内的直方图，统计可通过计算矩形4个顶点的值获得。矩形区域像素值可表示为：N=h(Xl，()一h(戈2，h(戈3，(7)其中，h(z。，Y。)、h()、h(戈，h()分别为矩形的4个顶点。为了减少光照变化和阴影的影响在计算特征时采用了：z： 兰婕i(8)其中，X。为归一化前特征值22基于仅影响提取、分类速度，某些维度向量还可能降低检测的精度。本文利用1分类特性挑选分类贡献较大的强分辨力行人特征块。通过计算两类样本特征的类间离散矩阵S。与总类内离散度矩阵S。的比值F(i)作为输出权值，利用直线将行人特征、非行人特征区分开来，将分类的过程转化为特征点在直线投影的过程，根据行人1)遍历检测窗中每个)，根据式(9)式(12)，利用j)。舻i1x，扛1，2 )其中，是样本类的样本数目。欢迎网上投稿7万方数据图形、图像与多媒体 mIm J (10)s。=(xm)!+(-Ym：)z (11)，* 一F(j)=(56S。) (12)其中，5。、S。分别为样品类间离散度矩阵值、总类内离散度矩阵值；F(J)为块输出权值，F(j)越大，2)依次对各个j)从大至序排列。(3)从降序序列中挑选新特征集岛。：知。=乞。，江i+1 (13)逐次添加一个直到氏分类结果达到预期目标。利用得最优强分辨力行人特征厂舶。(4)对强分辨力特征厂一。进行于后续3 待检测视频图像中的目标位置、大小是随机变化的。为避免行人漏检，本文采用多层次穷尽搜索获得检测窗。将到达到预先设定的尺度。在不同尺度下分别进行行人检测，并将所有结果融合处理、标记。行人检测结果如图3所示。(a)融合前检测结果 (b)融合后检测结果图3行人检测结果2实验及结果分析本文实验在MAiI算机环境配置为3 用的数据来源于提取强分辨力行人特征时，分别将00个正、负样本用于训练和检测，并利用强分辨力验采用用线性中通过对单尺度基本到利用得不同维数的强分辨力特征，结合同维度的特征检测效果。实验结果如表1所示。表1不同展后的多尺度同特征维数下(表中只列出0、10的特征)，多尺度特征比单尺度特征具有更高的检测准确率且降维幅度越大，多尺度特征优势越明显。文中采用设定最低检测率来提高检测速率，利用表1所示，在多尺度下，当选取特征块数为10时，保证了行人检测的准确率，提取、检测的速率比基本测速率提高了97倍。本文取多尺度下d。，训练分类器进行行人检测和分类。实验通过大降低了检测窗口数量，并与传统1算法作比较。由于本文算法小影响，实验选取统一的单行人视频序列进行测试。帧像素大小为720验结果如表2所示。表2 几种算法性能比较参考文献【3，81提到的据每个样本分类结果修改权值进行下一层分类训练。训练分类器时依次对每个特征集单独训练，耗费时间很长。本文算法采用征整体一次投影实现一次分类，具有优势。实验证明，本文算法比全局扫描减少了检测窗数量，显著提高了检测的速率；在保证准确率的前提下改进单尺度用多尺度降维文算法不仅大幅度提高了行人检测的速率，而且保证了视频行人检测准确率在90以上。本文针对传统出一种利用视频运动信息和强分辨力行人用续将针对夜间、雨天等复杂背景，进一步验证和改进算法。参考文献【1刘鑫，刘辉，强振平，等混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型J】中国图象图形学报，20084：729734【2王成亮，周佳，黄晟基于高斯混合模型与】计算机应用研究，2012，29(6)：(下转第57页)微型机与应用2013年第32卷第7期万方数据试表明，在移动终端显示网络拓扑图是可行的，可以将网络拓扑结构显示到电子地图上并且可以在地图上动态展示网络拓扑状况。但验证方案中仍存在不足之处。在结果分析申已逐一加以分析。除将网管系统中拓扑图功能显示到电子地图上，更加友好地展示网络拓扑图概况外电子地图还能与网管系统中告警功能配合。动态地定位告警源。此外。在网管系统报表统计功能中。电子地图可与报表统计数据结合构建在电子地图上报表统计的可视化效果为用户提供更加直观的报表展示。存在的问题以及不足之处需在以后的研究中加以重视，找出更好的解决方法。考文献【l】李航网管系统界面拓扑图生成的设计与实现【J】现代传输应用2008(2)：7375【2】章宏才，陈卫东。移动终端实现网络远程管理的研究和设汁【J】计算机科学2007(9)：73763】李双庆，雷明剑】计算机应用与软件2008(8)：212214【5】张创基于】北京：北京邮电尢学2006【6】靳岩姚尚朗】北京：人民邮电出版社。2009【7】杨丰盛】北京：机械工业出版社2010敏，冯浩基于】测绘科学。2010(1)：159161【9】韩义波宋莉，宋俊杰】电脑知识与技术：学校交流，2009(1)：10110310】周鹏，陈红顺，尹菲】测绘通报，2012(3)(收稿日期：20121207)作者简介：申山宠，男1968年生，硕士，高级工程师。主要研究方向：电信软件架构、网络管理架构、服务架构和业务分析。(上接第48页)21562160【3】周展卉，王生进。了晓青基于局部特征级联分类器和模板匹配的行人检测【J】中国图象图形学报，2010，15(5)：8244】Bof 】1005，1：886893【5】孙昀，刘富强，李志鹏基于稳定区域梯度直方图的行人检测方法【J】计算机辅助设计图形学报2012，24(3)：3726】黄茜。顾杰锋杨文亮基于梯度向量直方图的行人检测【J】科学技术与工程，2009(13)：36467】姚雪琴。李晓华，周激流基于边缘对称行和】人工智能及识别技术，2012，38(5)：179182【8】种衍文匿湖林，李清泉一种基于多特征和机器学习的分级行人检测方法【J】自动化学报2012，38(3)；375381(收稿日期：20137)作者简介：张璐，男，1989年生，硕士，主要研究方向：视频分析与处理。陈淑荣，女，1972年生，副教授，主要研究方向；视频分析与处理现代通信网络及控制技术。(上接第52页)00856(7)：1699一1706【4】尤志刚，林先其，邓立科电调谐滤波器的研究与设计【J】通信技术，201I，44(I)：162167【5】林彬张玉兴电调谐】现代电予技术2008。3l(4)：107109，112【6】朱洪亮，葛临东短波软件无线电接收机射频数字化的一种实现方法【J】微计算机信息。2006。22(20)：107109【7】et of in 012。47(3)【8】朱正平，宁百齐电离层垂直探测中扰动观测模式研究【J电渡科学学报。2007。22(5)：760766(收稿日期：20121201)作者简介：郭海蛟。男，1987年生。硕士研究生，主要研究方向：无线电检测与信号处理。陈锟。男1977年生，讲师。主要研究方向：信号检测与信息处理。朱正平。男，1968年生。教授。主要研究方向：电离层无线电探测与诊断。微型机与应用2013年第32卷第7期 欢迎网上投稿7万方数据基于张璐， 陈淑荣， u， 上海海事