邵 松，劉 宏，王向東，錢躍良

1.中國科學(xué)院 計(jì)算技術(shù)研究所 普適計(jì)算研究中心，北京 100190

2.中國科學(xué)院 計(jì)算技術(shù)研究所 移動(dòng)計(jì)算與新型終端北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100190

基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)研究進(jìn)展

邵 松1，2，劉 宏1，2，王向東1，2，錢躍良1，2

1.中國科學(xué)院 計(jì)算技術(shù)研究所 普適計(jì)算研究中心，北京 100190

2.中國科學(xué)院 計(jì)算技術(shù)研究所 移動(dòng)計(jì)算與新型終端北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100190

1 引言

行人檢測(cè)是指在輸入的圖像或視頻中確定是否存在行人，并給出其位置、尺度大小等信息。它在智能視頻監(jiān)控、車輛輔助駕駛、人體行為分析等方面有著廣泛的應(yīng)用，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。同時(shí)由于背景的動(dòng)態(tài)變化，以及視角、尺度、遮擋和姿態(tài)等的影響造成行人外觀的多樣性，使得行人檢測(cè)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

現(xiàn)有的行人檢測(cè)方法可以分為兩類：基于背景建模的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。背景建模法通過建立背景模型，利用背景減分割出前景，進(jìn)一步判斷和提取其中的行人目標(biāo)。這類方法的抗干擾能力不強(qiáng)，適用于攝像頭固定的監(jiān)控場(chǎng)景，難以處理背景的動(dòng)態(tài)變化以及攝像頭運(yùn)動(dòng)情況下拍攝的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法，從大量訓(xùn)練樣本中提取特征來構(gòu)建行人分類器或檢測(cè)器，利用滑動(dòng)窗口機(jī)制在圖像中進(jìn)行行人目標(biāo)的搜索和定位。相對(duì)于基于背景建模的方法，這類方法對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景具有更好的魯棒性，逐漸成為當(dāng)前的主流研究方法，其核心在于行人目標(biāo)的特征描述和分類器構(gòu)造。

在特征描述方面，早期的行人檢測(cè)多采用如紋理、梯度、邊緣等單一特征[1-4]。單一特征的描述能力畢竟有限，近年來出現(xiàn)了多特征融合方法[5-7]，將具有互補(bǔ)特性的特征進(jìn)行融合，進(jìn)一步改善了檢測(cè)效果。分類器用于確定最優(yōu)的決策邊界，是影響檢測(cè)性能的另一個(gè)關(guān)鍵因素。目前行人檢測(cè)領(lǐng)域最具代表性的分類器是支持向量機(jī)（SVM）和Adaboost分類器。前者通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間來尋找最大間隔的最優(yōu)分類面，而后者是一種自適應(yīng)Boosting算法，將一些弱分類器通過線性加權(quán)組合成強(qiáng)分類器[1]。近年來出現(xiàn)了許多改進(jìn)方法[8-13]，進(jìn)一步提升了行人檢測(cè)的性能和速度。經(jīng)過十幾年的發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)技術(shù)獲得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，正如Dollar綜述文獻(xiàn)[14]提到的，在INRIA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)，在每幅圖像平均輸出1個(gè)誤報(bào)的情況下，漏檢率從最初Viola等[1]的47.5%減少到目前Benenson等[15]的6.8%。

雖然基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)技術(shù)取得了很大的進(jìn)步，但是由于場(chǎng)景背景的復(fù)雜性，以及行人表觀的多樣性，難以訓(xùn)練一個(gè)對(duì)于所有場(chǎng)景都適用的通用檢測(cè)器。Dollar等[14]對(duì)現(xiàn)有十幾個(gè)行人分類器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明，在INRIA數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的分類器，直接用于其他不同場(chǎng)景下的行人檢測(cè)，漏檢率將提高20%到50%。針對(duì)不同場(chǎng)景下的行人檢測(cè)任務(wù)，現(xiàn)有的行人檢測(cè)系統(tǒng)，一般采集并手工標(biāo)注該場(chǎng)景下的大量樣本來訓(xùn)練分類器。如果場(chǎng)景發(fā)生變化，需要重新采集和標(biāo)注大量的樣本，重新訓(xùn)練分類器，耗時(shí)耗力，難以在實(shí)際應(yīng)用中推廣。

已有檢測(cè)器在新場(chǎng)景下的行人檢測(cè)性能急劇下降，其主要原因是由于新舊場(chǎng)景的拍攝背景、視角、行人姿態(tài)和尺寸等方面可能存在差異，使得原有訓(xùn)練集和新場(chǎng)景中的樣本遵從不同的數(shù)據(jù)分布。而目前大多數(shù)行人檢測(cè)方法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，前提是數(shù)據(jù)的同分布假設(shè)，而當(dāng)新舊場(chǎng)景存在分布差異時(shí)，原有檢測(cè)器在新場(chǎng)景下難以有效地檢測(cè)行人，這其實(shí)是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法普遍存在的推廣性難題。由于在某些場(chǎng)景或領(lǐng)域難以得到大量樣本數(shù)據(jù)，對(duì)樣本標(biāo)注會(huì)耗費(fèi)大量人力和物力，而且從頭學(xué)習(xí)也非常耗時(shí)，基于此難題，遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）或領(lǐng)域自適應(yīng)方法（Domain Adaptation）[16-19]逐步引入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。遷移學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法不同，遷移學(xué)習(xí)研究不同數(shù)據(jù)分布下的學(xué)習(xí)問題，利用從一個(gè)場(chǎng)景或環(huán)境中學(xué)習(xí)到的知識(shí)來幫助新環(huán)境中的學(xué)習(xí)任務(wù)[19]。

隨著監(jiān)控視頻，車載視頻的不斷涌現(xiàn)，大量不同場(chǎng)景下的行人檢測(cè)任務(wù)變得越來越迫切，為了減少繁瑣的人工標(biāo)注，充分利用已有檢測(cè)器及其大量樣本，基于遷移學(xué)習(xí)機(jī)制，研究已有行人檢測(cè)器在新場(chǎng)景下的適應(yīng)性問題具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)際意義。從當(dāng)前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看，這方面的研究受到越來越多的關(guān)注，本文針對(duì)檢測(cè)器適應(yīng)性問題所涉及的樣本獲取，遷移學(xué)習(xí)機(jī)制等方面進(jìn)行介紹，并從幾個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行分析和比較，最后對(duì)該技術(shù)的未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。

2 研究現(xiàn)狀

2.1 新場(chǎng)景下樣本的獲取方法

由前所述，由于原有訓(xùn)練樣本和新場(chǎng)景樣本的數(shù)據(jù)分布可能存在差異，導(dǎo)致已有檢測(cè)器在新場(chǎng)景下的檢測(cè)性能下降，為了實(shí)現(xiàn)已有檢測(cè)器和樣本在新場(chǎng)景下的遷移和自適應(yīng)，首先需要獲取新場(chǎng)景的行人樣本。高質(zhì)量的目標(biāo)場(chǎng)景樣本能為后續(xù)的樣本遷移和分類器訓(xùn)練等過程提供有效的引導(dǎo)。

目前在視頻行人檢測(cè)領(lǐng)域，新場(chǎng)景下樣本的獲取方法主要有兩種：一種是采用手工標(biāo)注少量樣本的方法[20]，該方法的樣本標(biāo)注可靠性較高，但是少量樣本不足以代表新場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布特性；另一種是利用已有檢測(cè)器，自動(dòng)從目標(biāo)場(chǎng)景中檢測(cè)并選取正樣本和負(fù)樣本，重新訓(xùn)練檢測(cè)器，這是視頻行人檢測(cè)領(lǐng)域目前廣泛采用的方法[21-30]，這類方法方便快捷，其關(guān)鍵問題是如何提高自動(dòng)檢測(cè)和選取樣本的可靠性。

樣本的自動(dòng)獲取方法在分類器的在線更新中被廣泛采用，Nair等[21]針對(duì)固定攝像頭，使用背景減除方法來獲取目標(biāo)樣本。這種方法產(chǎn)生的樣本可靠性不高，容易使檢測(cè)器發(fā)生漂移。Rosenberg等[22]使用了一種半監(jiān)督的self-training方法，選取得分較高的檢測(cè)結(jié)果作為目標(biāo)樣本，但是這些樣本不能充分反映新場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布特性。一些研究[23-26]使用協(xié)同訓(xùn)練框架，先基于兩種不同類型的特征和少量標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)兩個(gè)檢測(cè)器，然后交替地將其中一個(gè)檢測(cè)器用于目標(biāo)場(chǎng)景，收集可靠性較高的樣本重新訓(xùn)練另外一個(gè)檢測(cè)器。要保證協(xié)同訓(xùn)練的效果，兩個(gè)檢測(cè)器的特征需要互相獨(dú)立，要設(shè)計(jì)完全獨(dú)立的特征較為困難。Sharma等[27]對(duì)于初步的行人檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行跟蹤，通過選擇漏檢和誤報(bào)作為正樣本和負(fù)樣本，選擇的樣本更有針對(duì)性，通過在線增量式學(xué)習(xí)提高分類器的適應(yīng)性。這些方法主要針對(duì)同一場(chǎng)景下的檢測(cè)器進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，由于同一場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分布具有相似性，所以自動(dòng)標(biāo)注的噪聲較少。

由于新舊場(chǎng)景數(shù)據(jù)分布可能存在差異，利用以上方法在新場(chǎng)景下自動(dòng)獲取的樣本難免存在標(biāo)注噪聲，即樣本的標(biāo)注可靠性不高。在初始檢測(cè)結(jié)果基礎(chǔ)上，結(jié)合多種策略對(duì)樣本標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，提高樣本標(biāo)注的可靠性，是必不可少的重要步驟。Wang等[28]先使用原始檢測(cè)器在新場(chǎng)景下進(jìn)行行人檢測(cè)，然后結(jié)合運(yùn)動(dòng)、大小、位置、外觀和路線模型等上下文信息，為每個(gè)樣本計(jì)算置信度，進(jìn)行樣本篩選，其效果的提高主要依賴于行人或車輛的運(yùn)動(dòng)路線，具有一定的局限性。Wang等[29]進(jìn)一步使用置信度的傳播來代替直接設(shè)定閾值進(jìn)行篩選，對(duì)樣本標(biāo)注噪聲具有一定的魯棒性。Liang等[30]根據(jù)行人尺度、運(yùn)動(dòng)等上下文信息和置信度值對(duì)自動(dòng)標(biāo)注的目標(biāo)樣本進(jìn)行篩選，得到target templates。然后基于稀疏編碼，衡量目標(biāo)樣本和target templates間的相似度，賦予其不同的權(quán)重。表1對(duì)現(xiàn)有的樣本獲取方法進(jìn)行了總結(jié)和比較。

表1 樣本獲取方法比較

綜上所述，新場(chǎng)景下標(biāo)注樣本的獲取是后續(xù)遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。手工標(biāo)注少量樣本雖然保證了樣本的可靠性，但是少量樣本不足以代表整個(gè)新場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)。將已有檢測(cè)器直接用于新場(chǎng)景進(jìn)行樣本的自動(dòng)標(biāo)注是目前常用的方法，而原有檢測(cè)器的性能和泛化能力對(duì)于標(biāo)注效果有著重要影響。另外，自動(dòng)標(biāo)注不可避免地存在標(biāo)注噪聲，如何利用多種策略以及新場(chǎng)景的上下文信息進(jìn)行樣本置信度的調(diào)整，從而進(jìn)行初始檢測(cè)樣本的篩選，提高新場(chǎng)景下標(biāo)注樣本的可靠性，還需要進(jìn)一步研究。

2.2 遷移學(xué)習(xí)及在行人檢測(cè)中的研究進(jìn)展

雖然已經(jīng)提出了各種方法從目標(biāo)場(chǎng)景中自動(dòng)獲取樣本，但樣本中不可避免地含有標(biāo)注噪聲，會(huì)影響檢測(cè)器的訓(xùn)練效果，而且有時(shí)難以從目標(biāo)場(chǎng)景中獲得足夠多的樣本。與此同時(shí)，在源數(shù)據(jù)集中還有大量標(biāo)注的樣本可用。為充分利用這些資源，遷移學(xué)習(xí)或領(lǐng)域自適應(yīng)方法[16-19]近年來逐步在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展。遷移學(xué)習(xí)的整體框架如圖1所示，其對(duì)已有的知識(shí)進(jìn)行提取和遷移，利用這些知識(shí)輔助完成新場(chǎng)景下的檢測(cè)任務(wù)。遷移學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不同，不再采用同分布假設(shè)，而是利用從一個(gè)環(huán)境中學(xué)習(xí)到的知識(shí)來幫助新環(huán)境中的學(xué)習(xí)任務(wù)。

圖1 遷移學(xué)習(xí)圖示

遷移學(xué)習(xí)目前已成功用于自然語言處理、信息檢索、物體識(shí)別和場(chǎng)景分類等領(lǐng)域。遷移學(xué)習(xí)在視頻行人檢測(cè)中的研究才剛剛起步，遷移學(xué)習(xí)中的“源領(lǐng)域”在本文中對(duì)應(yīng)已有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，“目標(biāo)領(lǐng)域”對(duì)應(yīng)新場(chǎng)景視頻數(shù)據(jù)，“源任務(wù)”和“目標(biāo)任務(wù)”對(duì)應(yīng)行人檢測(cè)，目前文獻(xiàn)主要涉及基于實(shí)例的遷移和基于特征表示的遷移兩個(gè)方面，下面將對(duì)已有方法進(jìn)行介紹和分析。

2.2.1 基于實(shí)例遷移的行人檢測(cè)

基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法認(rèn)為，雖然源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分布不一致，但源數(shù)據(jù)集中可能存在一些樣本和目標(biāo)樣本比較相似，可以將這部分?jǐn)?shù)據(jù)遷移到目標(biāo)場(chǎng)景中，輔助檢測(cè)器的訓(xùn)練和優(yōu)化。其關(guān)鍵問題是如何度量源樣本和目標(biāo)樣本的相似度，以及如何同目標(biāo)樣本相結(jié)合進(jìn)行新場(chǎng)景下的檢測(cè)器訓(xùn)練。

（1）源樣本遷移方法

現(xiàn)有的研究多采用對(duì)源樣本重新賦權(quán)的方式，權(quán)重越大，表明源樣本和目標(biāo)樣本越相似，在訓(xùn)練過程中起的作用越大，而如何度量源樣本和目標(biāo)樣本的相似度是一個(gè)關(guān)鍵問題。

其中，Wang等[29]利用基于圖的表示和KNN算法（K-Nearest Neighbor algorithm），將樣本看作圖上的點(diǎn)，計(jì)算樣本間的歐氏距離作為邊長(zhǎng)，構(gòu)建每個(gè)目標(biāo)樣本的K鄰域，然后將目標(biāo)樣本與鄰域內(nèi)所有源樣本的邊長(zhǎng)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)權(quán)重。則每個(gè)源樣本的相似度等于其所屬的所有鄰域中目標(biāo)樣本的置信度和兩者間權(quán)重的乘積求和。這種方法利用了鄰域內(nèi)目標(biāo)樣本的置信度和距離，但樣本間的歐氏距離可能無法準(zhǔn)確反映樣本間的差異。

Liang等[30]使用稀疏編碼的思想來計(jì)算樣本間的相似度。首先根據(jù)上下文信息對(duì)目標(biāo)樣本計(jì)算置信度并進(jìn)行篩選，然后將源樣本作為基向量，將挑選出的目標(biāo)樣本進(jìn)行投影，得到稀疏系數(shù)。則每個(gè)源樣本的權(quán)重等于投影在上面的所有目標(biāo)樣本對(duì)應(yīng)的稀疏系數(shù)與其置信度的乘積之和。稀疏向量比較緊湊，能反映樣本間的距離，但直接用源樣本做基向量，未必具有良好的代表性和區(qū)分性。

Cao等[31]利用流形學(xué)習(xí)方法篩選出原場(chǎng)景中與新場(chǎng)景中相似度較高的樣本。首先對(duì)每個(gè)目標(biāo)樣本，用KNN算法找到其在源數(shù)據(jù)集中的近鄰，然后利用Isomap（Isometric Mapping）方法將所有樣本映射到同一個(gè)低維流形空間中。接著計(jì)算所有樣本的中心點(diǎn)，在流形圖上找到每個(gè)樣本到中心點(diǎn)的路徑，并將路徑上的源樣本加入到目標(biāo)樣本集中，但是流形空間的計(jì)算復(fù)雜度較高。

Tao等[32]和Duan等[33]則通過多核函數(shù)，將樣本映射到高維特征空間，用MMD（Maximum Mean Discrepancy）準(zhǔn)則度量源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集間的分布差異。通過最小化數(shù)據(jù)集間的分布差異和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，學(xué)習(xí)一個(gè)合適的多核空間和分類函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)源數(shù)據(jù)集的整體遷移。此類方法如何選擇合適的核函數(shù)是關(guān)鍵，而且容易受數(shù)據(jù)分布差異影響。

（2）檢測(cè)器訓(xùn)練方法

經(jīng)過自動(dòng)標(biāo)注目標(biāo)樣本和遷移源樣本，得到了由賦權(quán)的源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集共同組成的訓(xùn)練集，用于學(xué)習(xí)一個(gè)適用于目標(biāo)場(chǎng)景的檢測(cè)器。但自動(dòng)標(biāo)注難免存在錯(cuò)誤，而源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集又存在數(shù)據(jù)分布差異，因此直接利用這些不夠可靠的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練檢測(cè)器，難以取得很好的效果。

為了提高檢測(cè)性能，設(shè)計(jì)一個(gè)具有遷移學(xué)習(xí)能力的訓(xùn)練方法，更加合理有效地利用源樣本和目標(biāo)樣本是一個(gè)關(guān)鍵問題。

Wang等[29]提出了一個(gè)通用性較好的遷移框架：Confidence-Encoded SVM，在原始的SVM目標(biāo)函數(shù)中加入對(duì)源樣本和目標(biāo)樣本的懲罰項(xiàng)，并使用置信度的傳播來處理目標(biāo)樣本中的噪聲。獲取檢測(cè)器后，重新標(biāo)注目標(biāo)樣本和遷移源樣本，進(jìn)行新一輪的訓(xùn)練。經(jīng)過多輪優(yōu)化過程后，輸出最終的檢測(cè)器。Liang等[30]采用了和Wang等[29]相似的框架，但使用對(duì)目標(biāo)樣本賦權(quán)代替置信度的傳播，簡(jiǎn)化了目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造和訓(xùn)練過程。

Cao等[31]對(duì)Adaboost算法進(jìn)行擴(kuò)展，提出了ITLAda-Boost方法，通過計(jì)算分類器在源和目標(biāo)數(shù)據(jù)集上的錯(cuò)分率來動(dòng)態(tài)調(diào)整樣本權(quán)重，被錯(cuò)分的源樣本權(quán)重逐漸減小，而被錯(cuò)分的目標(biāo)樣本權(quán)重逐漸增大。最終的分類器由每輪得到的分類器線性加權(quán)組合而成。

Tao等[32]在多核空間用MMD準(zhǔn)則度量源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集的分布差異，通過最小化數(shù)據(jù)集間的MMD和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，同時(shí)學(xué)習(xí)一個(gè)多核組合空間和SVM分類器。Duan等[33]采用和Tao等[32]類似的過程得到多核SVM作為初始判別函數(shù)，對(duì)未標(biāo)注的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行類別劃分。然后利用局部學(xué)習(xí)思想，根據(jù)鄰居樣本的標(biāo)簽信息對(duì)每個(gè)目標(biāo)樣本的類別進(jìn)行局部重構(gòu)。最后再利用這些目標(biāo)樣本學(xué)習(xí)一個(gè)更加魯棒的分類器。該方法考慮了樣本局部分布特征，能在一定程度上提升遷移效果。

Huang等[34]提出了組合多核遷移學(xué)習(xí)算法（kEMKLT）和遞增多核遷移學(xué)習(xí)算法（kIMKLT）。首先通過學(xué)習(xí)一個(gè)多核函數(shù)將樣本映射到高維空間，然后選擇相似度較大的部分源樣本加入目標(biāo)數(shù)據(jù)集，重新學(xué)習(xí)多核SVM分類器，迭代多次。二者不同之處在于前者的最終預(yù)測(cè)結(jié)果由每次迭代的預(yù)測(cè)結(jié)果加權(quán)組合得到，而后者只使用最后得到的SVM分類器進(jìn)行預(yù)測(cè)，而核函數(shù)的選擇對(duì)結(jié)果影響較大。

Tang等[35]不僅在目標(biāo)函數(shù)中加入樣本的懲罰項(xiàng)，還引入?yún)?shù)來控制參加訓(xùn)練的源樣本和目標(biāo)樣本數(shù)目。通過最小化目標(biāo)函數(shù)，舍棄一些懲罰值過大的樣本，并且隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，減少訓(xùn)練集中源樣本數(shù)目并增加目標(biāo)樣本數(shù)目，提高訓(xùn)練集的樣本質(zhì)量，該方法充分利用了目標(biāo)樣本。

最近的一些研究[36-37]考慮了多個(gè)源數(shù)據(jù)集的情況。張等[36]假設(shè)源訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自多個(gè)不同的源領(lǐng)域，然后基于每個(gè)源數(shù)據(jù)集和少量目標(biāo)數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)弱分類器，計(jì)算該分類器在目標(biāo)訓(xùn)練集上的分類誤差，作為其權(quán)重。弱分類器權(quán)重的大小反映了對(duì)應(yīng)的源數(shù)據(jù)集對(duì)于目標(biāo)任務(wù)學(xué)習(xí)的幫助大小。賦權(quán)后的弱分類器連接起來構(gòu)成當(dāng)前候選分類器，然后根據(jù)候選分類器在訓(xùn)練集上的誤差更新源樣本權(quán)重，進(jìn)行下一輪迭代。

于等[37]根據(jù)多個(gè)源數(shù)據(jù)集中樣本的共性，來調(diào)節(jié)源樣本在訓(xùn)練過程中的權(quán)重，提出了基于分類一致性的遷移學(xué)習(xí)算法。該研究基于Boosting框架，在每次迭代過程中，通過學(xué)習(xí)源數(shù)據(jù)集得到多個(gè)分類器，然后利用熵度量源樣本在這些分類器上的分類一致性，對(duì)樣本權(quán)重進(jìn)行調(diào)整。即在不同分類器上分類結(jié)果保持一致的樣本權(quán)重較高，分類結(jié)果差別較大的樣本權(quán)重較低。文獻(xiàn)[36]是對(duì)多個(gè)源領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行遷移和集成，文獻(xiàn)[37]則考慮從多個(gè)源領(lǐng)域中挖掘共有的知識(shí)用于遷移學(xué)習(xí)過程。

考慮到樣本的標(biāo)注噪聲和數(shù)據(jù)集間的分布差異，以上研究通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)的改造和訓(xùn)練方法的設(shè)計(jì)，較好地將兩部分?jǐn)?shù)據(jù)融合起來，用于目標(biāo)場(chǎng)景的學(xué)習(xí)。一些研究使用了多輪迭代的學(xué)習(xí)過程[29-31，34-37]，相比一次性的遷移，雖然比較耗時(shí)，但能有效改善樣本質(zhì)量，從而提高了檢測(cè)器對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景的適應(yīng)性。

綜上所述，基于實(shí)例的遷移是目前最為常用的一種遷移學(xué)習(xí)方法，主要涉及如何篩選源樣本以及如何有效利用源樣本重新訓(xùn)練檢測(cè)器。實(shí)例遷移的目的是篩選出較好貼合目標(biāo)場(chǎng)景數(shù)據(jù)分布的其他場(chǎng)景樣本?，F(xiàn)有方法大多將衡量場(chǎng)景數(shù)據(jù)分布的差異轉(zhuǎn)化為度量新舊樣本之間的相似度，其關(guān)鍵在于樣本的特征描述和樣本間的相似度計(jì)算方法。另外，根據(jù)相似度進(jìn)行樣本篩選也很重要，相似度太高的樣本并不能增強(qiáng)數(shù)據(jù)集的代表性，相似度過低的樣本又很可能誤導(dǎo)訓(xùn)練過程。特別是在檢測(cè)器重新訓(xùn)練階段，如何通過一定的策略不斷調(diào)整樣本比例或者權(quán)重，來盡量減少這方面的影響尤其重要。但是，當(dāng)新舊場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布差異過大時(shí)，一次訓(xùn)練的效果不夠理想。檢測(cè)器應(yīng)該具有持續(xù)優(yōu)化樣本和調(diào)整分類界面的能力，因此多輪迭代是一種更好的學(xué)習(xí)策略。

2.2.2 基于特征遷移的行人檢測(cè)

基于實(shí)例的遷移方法適用于源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集差別較小的情況，否則難以找到與目標(biāo)樣本相似的源樣本進(jìn)行遷移。而基于特征的遷移方法則是尋找特征層面的公共知識(shí)進(jìn)行遷移，對(duì)于數(shù)據(jù)集差別較大的情況也適用。

目前在行人檢測(cè)領(lǐng)域基于特征遷移的文獻(xiàn)相對(duì)較少，要找到一種映射方法或者新的特征表示并不容易。

有些研究[38-39]使用稀疏編碼來實(shí)現(xiàn)特征的遷移學(xué)習(xí)。稀疏編碼方法首先在未標(biāo)記樣本集中學(xué)到一組基向量來近似表征這些樣本，然后將有標(biāo)記的訓(xùn)練樣本轉(zhuǎn)換為稀疏編碼，用于訓(xùn)練分類器。由于編碼比較緊湊，能很好體現(xiàn)圖像的邊緣結(jié)構(gòu)[38]，所以可以適應(yīng)一定程度的場(chǎng)景變化。Liu等[39]使用SIFT特征點(diǎn)代替隨機(jī)取點(diǎn)和SIFT特征空間取代灰度空間，提高了稀疏編碼的可用性。這類方法的關(guān)鍵是保證基向量的代表性和區(qū)分性。

Wang等[40]首先將原有檢測(cè)器用于目標(biāo)場(chǎng)景，收集檢測(cè)結(jié)果，然后從中采樣得到若干16×16的圖像塊。對(duì)圖像塊提取HOG特征，使用分層的K均值算法構(gòu)造詞匯樹，然后利用詞匯樹將置信度高的行人目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果編碼為二進(jìn)制向量。通過計(jì)算待分類樣本與這些向量間的相似度來進(jìn)行行人分類。這種方法的思想類似稀疏編碼，認(rèn)為樣本可以由小的圖像塊基元進(jìn)行表示，不直接尋找不同領(lǐng)域間特征的變換關(guān)系，而是將特征轉(zhuǎn)化為一種統(tǒng)一的表示形式。

Pang等[41]認(rèn)為新場(chǎng)景下的特征位置發(fā)生變化，但在原有特征位置周圍呈現(xiàn)正態(tài)分布。因此，對(duì)于boosting結(jié)構(gòu)的級(jí)聯(lián)分類器，先對(duì)原有檢測(cè)器中的每個(gè)強(qiáng)分類器，使用特征移位生成特征池，然后通過最小化covariate損耗函數(shù)找到最優(yōu)的特征位置，對(duì)分類器進(jìn)行更新。最后的目標(biāo)檢測(cè)器由各個(gè)更新后的分類器級(jí)聯(lián)得到。

Tang等[35]將特征分為源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集共有的特征以及目標(biāo)場(chǎng)景特有的特征。通過調(diào)節(jié)特有特征部分的權(quán)重向量的L1范數(shù)大小來控制其參與訓(xùn)練的程度。開始時(shí)只使用共有的特征進(jìn)行檢測(cè)器的學(xué)習(xí)，在訓(xùn)練后期，當(dāng)目標(biāo)樣本比重足夠大，模型對(duì)于當(dāng)前場(chǎng)景更有針對(duì)性時(shí)，加入目標(biāo)場(chǎng)景特有的特征，進(jìn)一步提高檢測(cè)器的適應(yīng)能力。

類似的，張等[42]也將特征分為源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域共享的特征以及各自特有的特征兩部分，并將特征投影到再生核Hilbert空間，通過減少領(lǐng)域間共享特征在Hilbert空間中的嵌入期望距離（EMD）實(shí)現(xiàn)特征的有效遷移。以SVM分類器為基礎(chǔ)，在目標(biāo)函數(shù)中加入共享特征和特有特征的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，進(jìn)行整體優(yōu)化，這種融合異構(gòu)特征的子空間遷移算法，能夠保證共享特征和異構(gòu)特征之間達(dá)到較好的平衡。

綜上所述，基于特征表示的遷移實(shí)質(zhì)是尋找新舊特征之間的映射關(guān)系。為此，需要基于新舊樣本的差異或者場(chǎng)景的其他信息進(jìn)行推測(cè)，對(duì)舊的特征進(jìn)行變換和調(diào)整。而基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)也涉及到特征的調(diào)整，比如基于候選特征池的檢測(cè)器在重新訓(xùn)練過程中會(huì)重新學(xué)習(xí)和挑選特征的位置和類型等?；谔卣鞅硎镜倪w移的好處在于不需要新舊場(chǎng)景具有一定的相似度，在樣本無法有效遷移的情況下也能使用。但是很多時(shí)候特征和場(chǎng)景變化之間的關(guān)系并不容易衡量，一些方法使用的假設(shè)也不具有普遍適用性，直接對(duì)特征進(jìn)行改造較為困難。因此，在行人檢測(cè)領(lǐng)域，基于特征表示的遷移更適用于某些特定的場(chǎng)景，比如能夠找到較為明顯的依據(jù)推斷出新舊特征之間的映射關(guān)系等。

2.2.3 基于實(shí)例遷移和特征遷移的比較

針對(duì)行人檢測(cè)任務(wù)，基于實(shí)例的遷移和基于特征表示的遷移方法各有特點(diǎn)。如果原有標(biāo)注樣本足夠多、代表性足夠強(qiáng)，通常能找到一些與目標(biāo)樣本相似的源樣本用于遷移。因此，現(xiàn)有研究大多使用基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)算法，將一個(gè)已有行人檢測(cè)器遷移到新場(chǎng)景中。當(dāng)原始樣本和目標(biāo)樣本差別較大時(shí)，難以進(jìn)行樣本的遷移，可以考慮采用基于特征的遷移學(xué)習(xí)方法?？梢?，基于實(shí)例的遷移方法通常具有更強(qiáng)的遷移能力，而基于特征的遷移方法則適用范圍更廣[43]。表2對(duì)二者在基本思路、遷移能力、適用范圍和文獻(xiàn)數(shù)量等方面做了分析和比較。

表2 行人檢測(cè)中的遷移方法比較

2.3 現(xiàn)狀總結(jié)和分析

面對(duì)新場(chǎng)景下的行人檢測(cè)任務(wù)，由于和原有訓(xùn)練樣本往往存在一定的數(shù)據(jù)分布差異，導(dǎo)致已有檢測(cè)器在新場(chǎng)景下的檢測(cè)性能發(fā)生顯著下降，為避免重新標(biāo)注大量樣本和充分利用原有樣本和分類器，基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)研究得到越來越多的關(guān)注。以上內(nèi)容從新場(chǎng)景下樣本的獲取，以及基于實(shí)例的遷移和基于特征表示的遷移等方面對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行了分析和比較。

新場(chǎng)景樣本獲取的關(guān)鍵問題是樣本自動(dòng)標(biāo)注和去噪方法，其目的是提高新場(chǎng)景樣本的可靠性和代表性。而遷移學(xué)習(xí)則基于獲取的目標(biāo)樣本，通過引入其他場(chǎng)景樣本或者改造已有特征，對(duì)檢測(cè)器進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，使之能夠適應(yīng)新場(chǎng)景的行人檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)以上研究現(xiàn)狀，將基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)涉及到的關(guān)鍵技術(shù)總結(jié)如圖2所示。

圖2 遷移學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)

以上從涉及的關(guān)鍵技術(shù)角度進(jìn)行了總結(jié)，在遷移學(xué)習(xí)的整個(gè)系統(tǒng)流程方面可以參考圖3所示。首先需要獲取新場(chǎng)景的相關(guān)信息，這些信息能夠反映場(chǎng)景特性，但還不足以對(duì)檢測(cè)器進(jìn)行有效的重新訓(xùn)練。然后基于獲取的信息，對(duì)新舊場(chǎng)景進(jìn)行比較分析，找出場(chǎng)景之間的差異?，F(xiàn)有的多數(shù)方法還是將場(chǎng)景差異轉(zhuǎn)化為新舊樣本間的差異，利用新場(chǎng)景下手工或者自動(dòng)標(biāo)注的樣本和已有標(biāo)注樣本進(jìn)行比較，為基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)提供依據(jù)。還有一些方法試圖根據(jù)場(chǎng)景差異推導(dǎo)特征之間的映射關(guān)系，對(duì)已有特征進(jìn)行調(diào)整和改造，進(jìn)行基于特征表示的遷移。最后，將這些遷移的知識(shí)和新場(chǎng)景下獲取的信息融合起來，在遷移學(xué)習(xí)框架下對(duì)已有的檢測(cè)器進(jìn)行重新訓(xùn)練和優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)已有檢測(cè)器對(duì)于新場(chǎng)景的自適應(yīng)。

圖3 整體結(jié)構(gòu)圖示

3 未來研究展望

雖然現(xiàn)有方法在一定程度上改善了新場(chǎng)景下的行人檢測(cè)效果，但距離實(shí)際應(yīng)用還有很大差距。將來的研究需要從以下幾個(gè)方面著手：

（1）改善已有行人檢測(cè)器的初始檢測(cè)結(jié)果

由于新舊場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布往往存在差異，已有行人檢測(cè)器在新場(chǎng)景下的檢測(cè)性能會(huì)出現(xiàn)顯著下降。其主要原因是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練目標(biāo)是最小化經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，沒有充分考慮分類模型的泛化能力。因此提升已有行人檢測(cè)器的泛化能力，改善新場(chǎng)景下的樣本初始檢測(cè)結(jié)果十分必要。

（2）提高目標(biāo)樣本的可靠性和代表性

新場(chǎng)景下自動(dòng)獲取的樣本，不可避免地存在標(biāo)注噪聲。現(xiàn)有方法有的直接利用高置信度樣本，有的利用場(chǎng)景上下文信息對(duì)樣本置信度進(jìn)行調(diào)整，一定程度上改善了樣本的可靠性。但是對(duì)低置信度樣本的利用不夠，這些樣本往往在一定程度上反映了新舊場(chǎng)景數(shù)據(jù)分布的差異，如何充分利用這部分樣本提高目標(biāo)樣本的代表性有待進(jìn)一步研究。

（3）新舊樣本間的相似性度量

從最初利用歐氏距離到借助多核函數(shù)、稀疏編碼和流形學(xué)習(xí)等技術(shù)來度量樣本間的相似性，現(xiàn)有方法在一定程度上改善了樣本遷移效果。但核函數(shù)的選擇，基向量的學(xué)習(xí)和流形空間的構(gòu)造對(duì)于相似性度量結(jié)果有重要影響，有必要進(jìn)一步改進(jìn)現(xiàn)有方法并研究新的樣本相似性度量方法。

（4）深度挖掘目標(biāo)場(chǎng)景信息

場(chǎng)景中的各種上下文信息能夠有效地反映場(chǎng)景的某些特性，可用于樣本的置信度調(diào)整，新舊樣本相似性度量以及特征映射關(guān)系推導(dǎo)等?，F(xiàn)有方法對(duì)于場(chǎng)景上下文信息的挖掘和利用還很有限，提出的一些模型不具有推廣性。如何更好地挖掘和利用場(chǎng)景上下文信息，改善檢測(cè)器對(duì)于新場(chǎng)景的適應(yīng)性，還需要進(jìn)一步研究。

（5）設(shè)計(jì)持續(xù)優(yōu)化的遷移學(xué)習(xí)框架

不少現(xiàn)有方法從新場(chǎng)景中一次性地獲取目標(biāo)樣本，如果新舊場(chǎng)景存在較大的分布差異，這些目標(biāo)樣本的可靠性和代表性不高，往往不能很好地反映目標(biāo)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布特性。而好的目標(biāo)樣本是影響檢測(cè)器性能的關(guān)鍵因素，因此需要研究基于多輪迭代優(yōu)化的遷移學(xué)習(xí)方法，從而不斷改進(jìn)新場(chǎng)景樣本質(zhì)量，提高檢測(cè)器性能。

（6）新舊場(chǎng)景間數(shù)據(jù)分布的整體差異性度量

為了構(gòu)建一個(gè)具有推廣性的檢測(cè)器自適應(yīng)框架，應(yīng)該進(jìn)一步研究和度量原數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集之間的差異程度，根據(jù)度量結(jié)果再選擇合適的方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。例如，如果差異較小，可以考慮基于實(shí)例的遷移，如果差異較大，則采用基于特征的方式或者只使用目標(biāo)樣本來優(yōu)化檢測(cè)器，避免出現(xiàn)負(fù)遷移現(xiàn)象。

綜上所述，如何利用已有行人檢測(cè)器和訓(xùn)練樣本，提高新場(chǎng)景下的行人檢測(cè)效果，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)，具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用前景。目前基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)研究雖然取得了一些進(jìn)展，但是還有許多問題有待進(jìn)一步研究和探索。

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SHAO Song1，2,LIU Hong1，2,WANG Xiangdong1，2,QIAN Yueliang1，2

1.Research Center for Pervasive Computing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
2.Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China

Pedestrian detection is an active area of research with challenge in computer vision.In recent years,pedestrian detection based on machine learning has achieved great development.However,since data of various application scenes are under different data distributions,the performance of a well-trained detector drops significantly in a new scene.In order to avoid the effort of manual labeling and make full use of the original detector and labeled samples,pedestrian detection based on transfer learning has attracted more and more attention.This paper reviews pedestrian detection based on transfer learning,involving sample collection,transfer learning and detector optimization.Recent research on this topic is summarized and compared in different ways.Future directions are discussed.

pedestrian detection;detector;transfer learning;domain adaptation

行人檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，近年來基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但由于不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分布存在差異，已有檢測(cè)器在新場(chǎng)景下的行人檢測(cè)性能出現(xiàn)顯著下降。為了避免繁瑣的人工標(biāo)注，充分利用原有檢測(cè)器和標(biāo)注樣本，基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)研究受到越來越多的關(guān)注。對(duì)其中涉及到的樣本獲取、遷移學(xué)習(xí)機(jī)制等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行綜述，并從多個(gè)角度對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行分析和比較，最后對(duì)該技術(shù)的未來進(jìn)行展望。

行人檢測(cè)；檢測(cè)器；遷移學(xué)習(xí)；場(chǎng)景自適應(yīng)

A

TP391

10.3778/j.issn.1002-8331.1311-0358

SHAO Song,LIU Hong,WANG Xiangdong,et al.Review of pedestrian detection based on transfer learning.Computer Engineering and Applications,2014,50（24）：156-163.

國家自然科學(xué)基金（No.61202209）；北京市自然科學(xué)基金（No.4142051）。

邵松，碩士研究生，主要研究方向?yàn)橐曨l圖像中的目標(biāo)檢測(cè)、模式識(shí)別；劉宏，通訊作者，博士，副研究員，碩士生導(dǎo)師，CCF高級(jí)會(huì)員，主要研究方向?yàn)橐曨l圖像處理、模式識(shí)別和智能人機(jī)交互；王向東，博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橹悄苋藱C(jī)交互、模式識(shí)別；錢躍良，正高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橹悄苋藱C(jī)交互、多媒體技術(shù)。E-mail：hliu@ict.ac.cn

2013-11-25

2014-06-06

1002-8331（2014）24-0156-08

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版：2014-07-11，http∶//www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1311-0358.html