一种基于头肩距的人体检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103632146103632146A(43)申请公布日2014.03.12(21)申请号201310653259.1(22)申请日2013.12.05(71)申请人南京理工大学地址210094江苏省南京市孝陵卫200号(72)发明人顾国华刘琳刘恒健韩鲁陆恺立任侃钱惟贤陈钱路东明(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人朱显国(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/64(2006.01)权权利要求书3页利要求书3页说明书5页说明书5页附图2页附图2页(54)发明名称一种基于头肩距的人体检测方法(57)摘要本发明提出一种基于头肩距的人体检测方法。本发明方法在一般人体检测方法的基础上对非人体的目标做进一步人体检测：首先确定满足头发颜色的图像区域；然后确定颜色区域界定的人体头肩模型的聚类范围；最后采用均值漂移算法，获得与聚类范围内每个像素一一对应的收敛值所构造的收敛矩阵，针对收敛矩阵内各个元素，先后依据目标图像的空间信息和颜色信息进行聚类，继而对聚类范围内的像素进行了聚类，判断每个聚类类别是否符合人体头肩模型，提取符合人体头肩模型的类别区域轮廓，获得头肩轮廓。本发明方法克服了人与人之间存在遮挡情况下人体头肩模型提取会发生错误的弊端，提高了人体检测的正确率和人体检测的应用范围。CN103632146ACN103624ACN103632146A权利要求书1/3页1.一种基于头肩距的人体检测方法，首先对摄像机获得的图像提取人体头肩模型，计算人体头肩特征向量，训练BP神经网络分类器，区分图像中的人体目标和非人体目标，其特征在于，对所述非人体的目标做进一步人体检测，具体过程为：步骤一：从目标图像中找出满足头发颜色的图像区域，对每一个满足头发颜色图像区域的内部缺陷进行填充并滤波处理，获得更新后的满足头发颜色的图像区域；步骤二：以更新后的满足头发颜色图像区域的区域宽度作为人体头肩模型的头部宽度，然后根据人体比例模型估计出人体头肩模型的高度，并根据人体头肩模型的高度确定聚类范围；步骤三：采用均值漂移算法获得与聚类范围内每个像素一一对应的收敛值所构造的收敛矩阵，针对收敛矩阵内每个元素，先后依据目标图像的空间信息和颜色信息进行聚类，继而对聚类范围内的像素进行聚类；步骤四：判断每个聚类类别是否符合人体头肩模型，提取符合人体头肩模型的类别区域轮廓，获得头肩轮廓。2.如权利要求1所述的基于头肩距的人体检测方法，其特征在于，通过计算头肩模型的Hu距获得7维特征向量，作为所述人体头肩特征向量，具体计算过程如下：对摄像机获得的图像进行背景更新获得目标二值图像，分别做目标二值图像的垂直投影直方图和水平投影直方图；统计垂直投影直方图的最大值，将该最大值作为目标二值图像的宽度；统计水平投影直方图的最大值，将该最大值作为目标二值图像的的高度；计算宽高比并判断宽高比是否在预先设定的宽高比范围内，若宽高比在预先设定的宽高比范围内，则认为该目标为人体，再根据人体比例获得人体头肩模型的宽度和高度；若宽高比不在预先设定的宽高比范围内，则将垂直投影直方图的最大值作为人体头肩模型的宽度，然后根据人体比例获得人体头肩模型的高度；根据人体头肩模型的宽度和高度，在目标二值图像中提取头肩轮廓，获得轮廓数组；计算轮廓数组的Hu距获得7维特征向量，作为人体头肩特征向量。3.如权利要求1所述的基于头肩距的人体检测方法，其特征在于，所述步骤一的计算过程为:3.1设BP神经网络分类器判断为非人体目标的样本集合为NPP，其中，为非人体目标的样本，H为的行数，W为的列数，NN为非人体目标的样本个数；3.2根据头发颜色设定RGB阈值，将样本满足阈值的像素的像素值设置为0，将不满足阈值的像素的像素值设置为255，从目标图像中找到满足阈值颜色的区域Ni，组成满足阈值颜色区域集合N＝{Ni,i＝1,2,...}；3.3依次扫描区域Ni的每一行，若本行间断处两个端点的像素值为0，且上一行与本行间断处对应部分的像素值也为0，则对本行间断处进行填充，使其像素值为0；3.4按照预先设定的头发区域的宽高比，保留宽高比范围内区域，计算连通域并标记为N′i，获得更新区域集合N′＝{N′i,i＝1,2,...}，N′i即为符合头发颜色的区域。4.如权利要求1所述的基于头肩距的人体检测方法，其特征在于，所述步骤二的计算2CN103632146A权利要求书2/3页过程为，将满足阈值颜色区域N′i的宽度Wi作为头部宽度，根据人体比例模型，估计人体头肩模型的高度HSHi；计算N′i的中心坐标，将以中心坐标的纵坐标所在轴线为中心轴、高度为HSHi、宽度为3Wi的矩形范围作为人体头肩模型的聚类范围。5.