[發(fā)明專利]基于第二代條帶波變換的人體檢測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910021724.3
• 申請日: 2009-03-30
• 公開（公告）號: CN101520839A
• 公開（公告）日: 2009-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓紅;李陽陽;焦李成;伍星;王爽;楊淑媛;岳立川
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心
• 代理人: 王品華;黎漢華

1.一種基于第二代條帶波Bandelet變換的人體檢測方法，包括如下過程：

(1)以INRIA數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，通過負樣本的自舉操作獲取大量的負樣本，并與數(shù)據(jù)庫中其它的正樣本一起構(gòu)成訓(xùn)練樣本集；

(2)提取訓(xùn)練樣本集中所有訓(xùn)練樣本的Bandelet聯(lián)合特征組成一個樣本特征集，利用AdaBoost算法進行分類訓(xùn)練，得到一個分類器；

(3)輸入任意大小的被測圖像，計算其Bandelet系數(shù)矩陣；

(4)根據(jù)所得的Bandelet系數(shù)矩陣，計算被測圖像中所有掃描窗口的Bandelet聯(lián)合特征，輸入到步驟(2)中所得的分類器中進行分類；

(5)根據(jù)分類器輸出的分類結(jié)果，利用主窗口合并法，對所有分為人體的掃描窗口進行組合，形成最終的人體檢測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體檢測方法，其中過程(1)按如下過程進行：

(2a)先從INRIA數(shù)據(jù)庫中任取一部分正樣本與負樣本，分別使用HOG特征及Bandelet聯(lián)合特征進行特征提取，并使用AdaBoost算法進行分類訓(xùn)練，得到兩個初始分類器；

(2b)分別使用這兩個初始分類器，測試INRIA數(shù)據(jù)庫中的其余非人體圖像，從錯分的掃描窗口圖像中隨機挑選一部分負樣本與當(dāng)前負樣本組成新的負樣本集，并重復(fù)特征提取、訓(xùn)練分類器、測試非人體圖像及組成新的負樣本集這一過程，直至收集到與INRIA數(shù)據(jù)庫中正樣本個數(shù)相同的最終負樣本；

(2c)從所得的最終負樣本中去除重復(fù)的負樣本，得到最終的負樣本集；

(2d)將最終的負樣本集加上INRIA數(shù)據(jù)庫中的正樣本集，得到訓(xùn)練樣本集，樣本的大小均為128×64像素。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體檢測方法，其中過程(2)所述的提取訓(xùn)練樣本集中所有訓(xùn)練樣本的Bandelet聯(lián)合特征組成一個樣本特征集，按如下過程進行：

(3a)對每個訓(xùn)練樣本做層數(shù)為1的二維離散正交小波變換；

(3b)將二維離散正交小波變換后的樣本圖像進行4×4像素的二進剖分，并將每個4×4像素的小塊作為一個Bandelet塊；

(3c)計算每個Bandelet塊在各方向上的投影誤差，并按最小Lagrange函數(shù)法，求取一個最優(yōu)的投影誤差排序索引；

(3d)根據(jù)每個Bandelet塊的最優(yōu)的投影誤差排序索引，將其上的二維離散小波變換系數(shù)進行重排序，得到對應(yīng)的一維信號；

(3e)將每個一維信號作一維小波變換，并將對應(yīng)的一維小波變換系數(shù)，按Mallet法則重新組合為二維形式，作為對應(yīng)Bandelet塊的Bandelet系數(shù)，由此得到一個Bandelet系數(shù)矩陣；

(3f)計算每個Bandelet塊中Bandelet系數(shù)的能量、熵、均值及最大值這幾類統(tǒng)計值，并按對應(yīng)Bandelet塊的位置構(gòu)成一個統(tǒng)計值矩陣，將Bandelet系數(shù)矩陣及統(tǒng)計值矩陣一起作為該訓(xùn)練樣本最終的Bandelet聯(lián)合特征矩陣；

(3g)將所有訓(xùn)練樣本的Bandelet聯(lián)合特征矩陣，構(gòu)成一個訓(xùn)練樣本特征集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體檢測方法，其中過程(3)所述的輸入任意大小的被測圖像，計算其Bandelet系數(shù)矩陣，按如下過程進行：

(4a)輸入任意大小的被測圖像，先將其按一定比例縮放，然后按下式截去右邊小于8個像素與下邊小于16個像素的多余部分：

X＝|X/8|×8????????Y＝|Y/16|×16

其中，X為被測圖像在水平方向的像素值，Y為被測圖像在垂直方向的像素值，||表示截尾取整；

(4b)對截去處理過的被測圖像進行二維離散正交小波變換，小波變換的層數(shù)為1；

(4c)將二維離散正交小波變換后的被測圖像進行4×4像素的二進剖分，并將每個4×4像素的小塊作為一個Bandelet塊；

(4d)計算每個Bandelet塊在各方向上的投影誤差，并按最小Lagrange函數(shù)法，求取一個最優(yōu)的投影誤差排序索引；

(4e)根據(jù)每個Bandelet塊的最優(yōu)的投影誤差排序索引，將其上的二維離散小波變換系數(shù)進行重排序，得到對應(yīng)的一維信號；

(4f)將每個一維信號作一維小波變換，并將對應(yīng)的一維小波變換系數(shù)，按Mallet法則重新組合為二維形式，作為對應(yīng)Bandelet塊的Bandelet系數(shù)，將所有Bandelet塊的Bandelet系數(shù)構(gòu)成該被測圖像的Bandelet系數(shù)矩陣。