[發明專利]一種基于邊緣分級和CENTRIST特征的行人檢測方法

在審

• 申請號: 201410243315.9
• 申請日: 2014-06-03
• 公開（公告）號: CN104063682A
• 公開（公告）日: 2014-09-24
• 發明（設計）人: 楊華;鄧長友
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

1.一種基于邊緣分級和CENTRIST特征的行人檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步：對待檢測圖像進行邊緣分級，提取顯著邊緣特征；

(1)用3D-Harris Detector計算邊緣像素尺度，像素點的邊緣尺度定量為：

x,y表示像素坐標，r表示圖像尺度，R則代表Harris檢測算子響應；

(2)將像素尺度轉換到邊緣尺度，基于邊緣的結構信息將分離的點聚合起來，根據尺度相似和方向連續兩個結構一致性進行邊緣的聚類；

(3)將同一邊緣中的邊緣點統一到同一個邊緣尺度上，其中：統一尺度與3D-Harris檢測尺度吻合，同一集合中的像素要有相似的邊緣尺度；

(4)選取邊緣尺度S∈[2,3]，濾除局部細節紋理而保留顯著目標的輪廓，作為邊緣圖像；作為下一步提取CENTRIST特征的輸入；

第二步：然后對圖像進行CENTRIST特征的提取獲得6144維特征向量；

第三步：對數據集中的訓練樣本分別獲取6144維特征向量并輸入SVM分類器進行正負樣本的二值分類器訓練；

第四步：采用滑動窗口方式進行目標框掃描，對每個目標框提取6144維的CENTRIST直方圖特征向量，由SVM分類器得出是否檢測目標。

2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣分級和CENTRIST特征的行人檢測方法，其特征是：第一步中用3D-Harris Detector計算邊緣像素尺度：

R＝det(A)-α trace³(A)＝λ₁λ₂λ₃-α(λ₁+λ₂+λ₃)³,

其中λ₁,λ₂,λ₃是自相關矩陣A的特征值，R為負值表示像素點為邊緣點，而且幅值越大表示邊緣性越強烈。

3.根據權利要求1所述的一種基于CENTRIST特征的行人檢測方法，其特征是：第一步中將像素尺度轉換到邊緣尺度，具體公式為：

其中p_i表示圖像像素，λ為權重系數，N(p_i)表示點p_i的鄰域范圍。