[發明專利]一種多層次描述的人體特征提取方法

無效

• 申請號: 201310219884.5
• 申請日: 2013-04-28
• 公開（公告）號: CN103455818A
• 公開（公告）日: 2013-12-18
• 發明（設計）人: 劉亞洲;張艷;孫權森
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱顯國

1.一種多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于步驟如下：1）輸入原始圖像，計算圖像梯度得到梯度圖像；

2）根據方向量化步長???????????????????????????????????????????????，對梯度圖像進行方向劃分，獲得不同的通道；

3）根據空間量化步長，對每個通道進行空間劃分；

4）在每個通道中，生成一個矩形特征窗口；

5）在特征窗口內計算特征描述子；

6）將所有通道的特征描述子串接起來，形成一組特征描述子；

7）按照不同的步長調節參數和，重復步驟2）~?步驟6），直到生成預設組數的具有不同描述能力的特征描述子。

2.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟1）中原始圖像是灰度圖像或彩色圖像，如果是彩色圖像，則轉換為灰度圖像。

3.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于所述步驟2）包括以下具體步驟：

21）計算梯度角度即梯度圖像每個像素的切線角度；

22）根據方向量化步長對梯度角度進行量化，將梯度圖像劃分成不同方向的通道，每個通道的角度，通道的個數=，=1，2…；?

23）對于每個角度為的通道，保留那些量化后梯度角度為的像素點，其他的像素點置0。

4.根據權利要求1或3所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟22）中與梯度特征的旋轉魯棒性成正比，與方向確定性成反比。

5.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟3）中空間劃分是指，對于角度為的通道，利用一組切線角度為、間距為的平行線將其分割成多個劃分。

6.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟3）中與梯度特征的平移魯棒性成正比，與位置確定性成反比。

7.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟4）中特征窗口可以是隨機生成的，也可以是按照一定步長有規則地生成的。

8.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于所述步驟5）包括以下具體步驟：

51）在特征窗口內，計算每個劃分的梯度強度；

52）選擇具有最大梯度強度的劃分，計算和歸一化其特征描述子。

9.根據權利要求1或8所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟51）中劃分的梯度強度是指劃分內的所有像素的梯度強度的和。

10.根據權利要求1或8所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟52）中的特征描述子是一個7維的異質的向量，對于角度為的通道，該特征描述子為，該向量的各個分量的意義和計算方式如下：?

a）是具有最大梯度強度的劃分的索引值，將這個索引值歸一化為，其中是任意劃分的梯度強度；

b）?是每個劃分的梯度強度中的最大值,?將其歸一化為?；

c）是所有劃分的梯度強度的標準差，用如下公式計算,?其中；

d）和是具有最大梯度強度的劃分內所有非零像素點的位置的均值，通過如下公式來計算，，其中表示非零像素點的數目；表示特征窗口的中心，表示特征窗口的寬和高；

e）和是內所有非零像素點的位置分布沿著梯度和法向方向的標準差，通過公式?，?計算獲得，其中，，，。

11.根據權利要求1所述的多層次描述的人體特征提取方法，其特征在于：所述步驟6）中特征描述子的形式為。