蔡蘇亞，劉 璟

（陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陜西 咸陽 712000）

行人檢測就是把視頻序列中出現(xiàn)的行人從背景中分割出來并精確定位。行人檢測是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域最為活躍的研究課題之一。行人檢測可以應(yīng)用到許多實(shí)際應(yīng)用場合，比如智能監(jiān)控系統(tǒng)，汽車輔助駕駛系統(tǒng)，刑事偵查，高速公路監(jiān)控，超市等人流量大的場合的人流量統(tǒng)計(jì)，自動(dòng)門等[1]。行人檢測的目標(biāo)是得到每個(gè)行人在視頻中每幀的空間位置。

早期以靜態(tài)圖像處理中的分割、邊緣提取、運(yùn)動(dòng)檢測等方法為主。例如：1）以Gavrila為代表的全局模板方法：基于輪廓的分層匹配算法，構(gòu)造了將近2 500個(gè)輪廓模板對行人進(jìn)行匹配，從而識別出行人。為了解決模板數(shù)量眾多而引起的速度下降問題，采用了由粗到細(xì)的分層搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的時(shí)候通過計(jì)算模板與待檢測窗口的距離變換來度量兩者之間的相似性。2）以Broggi為代表的局部模板方法：利用不同大小的二值圖像模板來對人頭和肩部進(jìn)行建模，通過將輸入圖像的邊緣圖像與該二值模板進(jìn)行比較從而識別行人，該方法被用到意大利Parma大學(xué)開發(fā)的ARGO智能車中。3）以Lipton為代表的光流檢測方法：計(jì)算運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)的殘余光流；4）以Heisele為代表的運(yùn)動(dòng)檢測方法：提取行人腿部運(yùn)動(dòng)特征；5）以Wohler為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)時(shí)間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷是否是人體的運(yùn)動(dòng)圖片序列。以上方法，存在速度慢、檢測率低、誤報(bào)率高的特點(diǎn)。隨著科學(xué)技術(shù)的飛躍發(fā)展，根據(jù)對行人描述（表達(dá)）方法的不同，行人檢測算法可以基本分為三類：基于形狀模板匹配的方法和基于表觀特征描述的方法，以及將形狀和紋理結(jié)合的方法。根據(jù)對人體是以一個(gè)整體進(jìn)行檢測還是分部件進(jìn)行檢測，又可以將行人檢測算法分為基于部件的檢測方法和基于整體的檢測方法。

P.Dollár等[1]對公開發(fā)表的16種檢測器進(jìn)行總結(jié)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：基于SVM[2]的方法和基于Adaboost[3]的方法由于其理論基礎(chǔ)強(qiáng)、可擴(kuò)展性好和效果突出是目前最流行的行人檢測方法。而且?guī)缀跛械臋z測器都采用了某種梯度直方圖特征，如 FDF[4]、HOG[2，5]和 SIFT[6]等。 還有其他的一些紋理特征比如LBP[7]，還有一些組合特征比如HOG-LBP[8]也在行人檢測方面得到了很好的應(yīng)用。級聯(lián)學(xué)習(xí)是一種快速算法能提高檢測速度和檢測性能。

v-FDF是一個(gè)計(jì)算復(fù)雜度低，但能很好的表征行人的特征。此外SVM級聯(lián)在行人檢測上能取得很好的性能。因此本文提出了一種基于v-FDF的SVM級聯(lián)行人檢測方法。

1 本文方法概述

整體方法實(shí)現(xiàn)流程圖如圖1所示。

圖1 行人檢測方法流程圖Fig.1 Flow chart of pedestrian detection method

方法的詳細(xì)介紹如下：

1）提取特征：對行人檢測訓(xùn)練樣本提取v-FDF特征，F(xiàn)DF特征每一個(gè)block是4維。

2）SVM級聯(lián)訓(xùn)練：這里的 SVM級聯(lián)與Zhu[5]的方法類似。此外，為了避免中途出現(xiàn)因?yàn)樨?fù)樣本不夠而退出的情況，負(fù)樣本采用在線生成方式。

3）檢測：SVM級聯(lián)訓(xùn)練后可以得到一個(gè)級聯(lián)分類器，對測試樣本進(jìn)行多尺度遍歷檢測，可以得到ROIs，為了使每一個(gè)行人盡可能的只被一個(gè)矩形框包含，所以用非最大化抑制算法（NMS）進(jìn)行后處理，得到最終檢測結(jié)果。

2 v-FDF特征提取

FDF特征是一種比較簡單的特征，能夠表征行人的輪廓特征，適合于行人目標(biāo)的檢測。 FDF特征計(jì)算過程如下。

首先要計(jì)算梯度值，如公式（1）所示。

這里的 Sd（x）是計(jì)算后的梯度值，是 I（x）灰度圖像，* 表示卷積運(yùn)算，Gd是梯度算子用來計(jì)算4個(gè)不同方向的梯度方向?yàn)?d∈D，D={0°，45°，90°，135°}。 B 是 2 維平均濾波器可以用來平均化。

然后對求得的梯度值，用高斯算子進(jìn)行模糊，在整張圖像以M*N（如4*4）大小為單位，對這些像素點(diǎn)的初級特征值取平均作為這M*N個(gè)像素點(diǎn)的特征值，得到的4個(gè)方向的平均梯度值向量串起來作為圖像的最終FDF特征向量。

為了提高特征表征行人的能力，本文參照v-HOG特征對FDF特征進(jìn)行修改提出了v-FDF特征。v-FDF特征改變了FDF特征里M*N（block大?。┕潭ǖ姆绞?，參照v-HOG的block大小改變方式，M和N的比值為1:1或1:2或2:1，M的大小從4變化到64，改變步長為4個(gè)像素，這樣可以得到一系列block大小不同的FDF特征。

3 SVM級聯(lián)訓(xùn)練

支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）是 Vapnik 等人根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論提出的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[2，5]，其最大的特點(diǎn)就是根據(jù)Vapnik的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，盡量提高學(xué)習(xí)的泛化能力，即由有限的訓(xùn)練樣本集得到的小誤差仍能夠保證對隊(duì)里的測試集小的誤差。

本文所用的SVM是用LIBSVM軟件包來實(shí)現(xiàn)的。設(shè)置每一級最低檢測率為99.5%，最高檢測率為50%，目標(biāo)虛警率為10-8，不設(shè)定級聯(lián)層數(shù)，只有達(dá)到目標(biāo)虛警率才退出級聯(lián)訓(xùn)練。SVM級聯(lián)方法和Adaboost級聯(lián)類似，以SVM得到的分類器為弱分類器，這樣每一個(gè)v-FDF特征（block）可以對應(yīng)一個(gè)弱分類器。初始化樣本權(quán)重為均勻分布，每一次迭代選擇錯(cuò)誤率最低的特征，保存該弱分類器，然后改變樣本權(quán)重分布，分錯(cuò)的樣本權(quán)重增加，分錯(cuò)的樣本權(quán)重降低，然后再對用SVM訓(xùn)練得到新的弱分類器，同樣選擇錯(cuò)誤率最低的弱分類器。強(qiáng)分類器由弱分類器投票加權(quán)得到，權(quán)重與該弱分類器的錯(cuò)誤率相關(guān)。強(qiáng)分類器的虛警率滿足要求則結(jié)束本級訓(xùn)練。如果達(dá)到目標(biāo)虛警率要求則退出整個(gè)級聯(lián)訓(xùn)練。整個(gè)SVM級聯(lián)訓(xùn)練算法如算法1所示。

算法1 The SVMCascade algorithm

輸入：正負(fù)樣本，目標(biāo)虛警率Ftarget，最大虛警率f，最小檢測率d

初始化： i=0， D（0）=1.0，F(xiàn)（0）=1.0， Ftotal=1.0

While Ftotal>Ftarget

i=i+1， F（i）=F（i-1）， ni=0 是特征個(gè)數(shù)。

While F（i）>f

初始化樣本權(quán)重，用SVM遍歷訓(xùn)練所有特征得到錯(cuò)誤率，這里需要改變閾值使D（i）>=d。選擇錯(cuò)誤率最低的弱分類器（特征），把該分類器保存下來，ni=ni+1，更新權(quán)重，繼續(xù)遍歷所有特征得到新的最佳弱分類器，強(qiáng)分類器為ni個(gè)弱分類器加權(quán)之和。依次直到進(jìn)行強(qiáng)分類器性能F（i）滿足要求，退出該級訓(xùn)練。

End

保存分類器和特征位置，閾值等等，更新負(fù)樣本，刪掉檢測正確的負(fù)樣本，加入檢測錯(cuò)誤的負(fù)樣本，確保負(fù)樣本數(shù)目不變，采用在線負(fù)樣本生成機(jī)制。Ftotal=Ftotal*F（i）。

End

輸出：一個(gè)包含多個(gè)強(qiáng)分類器的級聯(lián)分類器

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

所有實(shí)驗(yàn)都用matlab2009a實(shí)現(xiàn)的，計(jì)算機(jī)配置如下：Intel Core i3 540 CPU 3.07GHZ， 內(nèi)存 3G，Windows 7，64 位系統(tǒng)。本文實(shí)驗(yàn)的行人正樣本來自INRIA數(shù)據(jù)庫，負(fù)樣本有INRIA庫中的負(fù)樣本和網(wǎng)上下載的大量無人圖片中截取得到，檢測庫用INRIA，SDL，USC-C等。正負(fù)樣本比為2 000:20 000，正樣本在訓(xùn)練中不變，負(fù)樣本采用在線生成方式，在無人的大圖上截取負(fù)樣本。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析

行人檢測器的性能大多用FPPW （False Positive Per Window）和FPPI曲線來表示，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)得到本文方法的FPPW曲線與其他方法的對比，如圖2所示。

從圖2可以看出，本文的方法性能比基于Adaboost和SVM的方法好。在相同的虛警率下漏檢率越低，檢測率越高，方法的性能就越好。

圖2 FPPW曲線對比Fig.2 Comparison of FPPW curve

本文的方法是用Matlab實(shí)現(xiàn)的，實(shí)驗(yàn)表明在檢測640*480圖片時(shí)，本文方法可以達(dá)到10幀每秒，基本上可以滿足實(shí)時(shí)性要求。檢測速度比較快是因?yàn)関-FDF特征計(jì)算簡單，耗時(shí)少，并且選擇出來的特征表征能力強(qiáng)，在級聯(lián)檢測時(shí)可以迅速的收斂。

對INRIA，SDL數(shù)，和USC 3種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢測，部分結(jié)果展示如圖3所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖表明本文的行人檢測方法可以準(zhǔn)確快速的檢測直立，不同直立姿勢和無遮擋的行人，但對于被遮擋的行人不能很好的檢測出來。

圖3 行人檢測結(jié)果圖Fig.3 The results of pedestrian detection

5 結(jié) 論

文中的行人檢測方法是基于v-FDF和SVM[9-10]級聯(lián)的，可以提高了檢測性能和檢測速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方法性能比基于adaboost的方法好，比除了HOG-LBP+SVM之外的基于SVM的方法性能也好，并且檢測速度能達(dá)到10幀每秒，基本上能達(dá)到實(shí)時(shí)性要求。但是本文方法也存在一些缺陷，比如不能處理遮擋問題，在人群密度大的場合檢測性能差等，這正是下一步需要深入研究的問題。

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