一种多模型和模糊颜色的行人检索方法技术

本发明专利技术公开了一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，步骤一：对输入的行人检测结果进行界定，以获得初步前景，然后对初步前景进行计算以得到最终前景并保存；步骤二：综合步骤一中得出的前景和输入的行人检测结果中的位置信息，计算每个行人的CEDD特征和模糊颜色特征并保存；步骤三：根据给定的搜索特征对数据库内所储存的对象进行检索，若给定为行人和前景特征，则计算给定行人的CEDD特征，并与CEDD特征库的每条记录比较得出特征距离，并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果；若给定为颜色特征，则计算给定颜色的模糊颜色直方图，并与模糊颜色特征库的每条记录比较得出特征距离，并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，步骤一：对输入的行人检测结果进行界定，以获得初步前景，然后对初步前景进行计算以得到最终前景并保存；步骤二：综合步骤一中得出的前景和输入的行人检测结果中的位置信息，计算每个行人的CEDD特征和模糊颜色特征并保存；步骤三：根据给定的搜索特征对数据库内所储存的对象进行检索，若给定为行人和前景特征，则计算给定行人的CEDD特征，并与CEDD特征库的每条记录比较得出特征距离，并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果；若给定为颜色特征，则计算给定颜色的模糊颜色直方图，并与模糊颜色特征库的每条记录比较得出特征距离，并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果。【专利说明】
本专利技术涉及。
技术介绍
目前针对静态图像的行人检测和前景提取是一个技术难点。虽然行人检测方法很 多，但是易于前景提取的检测方法很少，主要是DPM，即： 可变形部件模型（DPM:DeformablePartModel) ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels， P.FelzenszwalbjR.Girshickj 2010 ； CascadeObjectDetectionwithDeformablePartModelsjP-FelzenszwalbjR. Girshick，2010。 目前许多行人检测和前景提取都基于视频，其原因是利用了其中的运动信息以达 到较好的检测效果。 大多数行人检测的结果是一个行人的外围方框，从中提取行人前景是难点，目前 的方法有：基于DPM的部件，基于level-set的方法。 但是，从检索的角度，前景提取需要达到什么样的精确度，是否需要分析行人的各 个部分，以及这些方法能否适应实际的监控和拍摄的图像，目前的研宄很少。 对于前景提取后的行人，采取何种特征是另一个难题，实际行人有各种典型的特 征，如：纹理、单色、多色等；而实际情况是希望能用1种方法尽可能多的包含上述行人特 征。目前许多研宄是对1个图像建立几种特征，如：建立颜色特征，纹理特征，形成多个分类 检索结果，导致应用起来低效和复杂。还有一些检索方法基于整个行人方框，导致检索误差 较大。 另外对于一些只有模糊特征，而没有给定行人目标的情况，如：找一个穿红衣服的 人；这种检索的目的是希望尽可能多的提供具有相似性的结果，这就需要一种精确性不太 强，但是覆盖面广的检索方法，但目前尚未有相应的方法能达到较好的检索效果。
技术实现思路
为了克服目前对于静态图像的行人检测方法检测率低、误报率高，且不能达到根 据综合特征进行行人检索的技术问题，本专利技术提供一种针对静态图像实现高效前景提取， 且检测率高、误报率低，能实现综合特征检索的多模型和模糊颜色的行人检索方法。 为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是， ，包括以下步骤： 步骤一：输入行人检测结果作为需要检索的对象并进行前景提取，首先以人体上 半身作为所需要的检索敏感区域即前景范围进行界定，以获得初步前景，然后对初步前景 进行canny边缘计算以得到最终前景； 步骤二：综合步骤一中得出的最终前景和输入的行人检测结果中检测方框所表示 的位置信息，计算每个行人的改进CEDD特征和模糊颜色特征，并将这两个特征分别存入改 进CEDD特征库和模糊颜色特征库中；这里的位置信息表示行人在一帧图像中的位置； 步骤三：根据给定的搜索特征对特征数据库内所储存的对象进行检索，若给定为 行人图像和前景特征，则计算给定行人的改进CEDD特征，并与改进CEDD特征库中的每条记 录比较得出特征距离，再将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果；若给定为颜色特 征，则计算给定颜色的模糊颜色特征，并与模糊颜色特征库的每条记录比较得出特征距离， 并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果。 所述的，所述的步骤一中，输入的行人检 测结果由DPM模型进行检测获得。 所述的，所述的步骤一中，获得最终前景 的步骤包括： 首先将行人检测结果中的部件方框按图片上的纵坐标自上而下排序，并按照顺序 选择预设的多个部件作为人体的上半身，然后将组成人体上半身的各部件方框转换为前景 掩码图，并充部件间的空隙以形成DPM初步前景； 对DPM初步前景计算canny边缘，得到边缘图，然后在边缘图的DPM初步前景区域 内逐行扫描，在每一行中，从初步前景的左右两个边界点向人体中间寻找组成canny边缘 的像素点，若在一定邻域范围内找到边缘像素点，则将该边缘像素点作为该行的左或右边 界点，完成后即得到DPM最终前景。 所述的，所述的步骤一中，输入的行人检 测结果由ICF模型进行检测获得。 所述的，所述的步骤一中，获得最终前景 的步骤包括： 首先对检测结果中的行人方框进行上半身范围界定，然后取一个高度等同上半身 范围、宽度为预设像素的左右滑动窗口，在界定的上半身范围内由宽度方向的一端向另一 端移动；再取一个宽度等同上半身范围、高度为预设像素的上下滑动窗口，在界定的上半身 范围内由高度方向的一端向另一端移动； 在左右滑动窗口移动过程中统计窗口内的边缘像素点的数目，形成一个以图像X 轴坐标为X值、以每个X坐标处的边缘点数目为y值的2维曲线，然后在图像的左半部分和 右半部分中分别找到最大峰值，作为左右边界；同样统计上下滑动窗口内的边缘像素点的 数目，形成一个以图像y轴坐标为X值、以每个y坐标的边缘点数目为y值的2维曲线，然后 在图像的上半部分和下半部分中分别找到最大峰值，作为上下边界，即得到ICF初步前景； 对ICF初步前景计算canny边缘，得到边缘图，然后在边缘图的ICF初步前景区域 内逐行扫描，在每一行中，从初步前景的左右两个边界点向人体中间寻找组成canny边缘 的像素点，若在一定邻域范围内找到边缘像素点，则将该边缘像素点作为该行的左或右边 界点，完成后即得到ICF最终前景。 所述的，步骤二和步骤三中计算行人的改 进CEDD特征的步骤包括： 首先输入行人检测方框和最终前景，然后将行人检测方框平均划分为64个方格， 对每个方格进行检查，若方格内像素点全部为最终前景中像素点，则定位为有效方格，并计 算此方格的CEDD特征，否则不进行计算，最后将有效方格的CEDD特征累加，即得到前景区 域的改进CEDD特征。 所述的，步骤二和步骤三中计算行人的模 糊颜色特征的步骤包括： 首先输入行人检测方框和最终前景，然后在前景区域采用模糊颜色算法计算包含 10个模糊颜色分量的直方图，再计算前景区域内的平均亮度，组成11维的模糊颜色特征向 量；"模糊颜色算法"是"改进CEDD特征"计算算法中的一个步骤；所述的平均亮度计算过 程为：先将rgb颜色值转换为HSV颜色值，再计算前景区域内的V值的平均值。这里提及的 模糊颜色算法是CEDD算法中的第一步，属于公知方法。 所述的，所述的步骤三中，根据所计算的 给定行人和前景特征得出的改进CEDD特征与改进CEDD特征库中每条记录的特征距离的步 骤包括： 将给定行人和前景特征所计算出的改进CEDD特征和步骤二中存入特征库中的一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：输入行人检测结果作为需要检索的对象并进行前景提取，首先以人体上半身作为所需要的检索敏感区域即前景范围进行界定，以获得初步前景，然后对初步前景进行canny边缘计算以得到最终前景；步骤二：综合步骤一中得出的最终前景和输入的行人检测结果中检测方框所表示的位置信息，计算每个行人的改进CEDD特征和模糊颜色特征，并将这两个特征分别存入改进CEDD特征库和模糊颜色特征库中；步骤三：根据给定的搜索特征对特征数据库内所储存的对象进行检索，若给定为行人图像和前景特征，则计算给定行人的改进CEDD特征，并与改进CEDD特征库中的每条记录比较得出特征距离，再将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果；若给定为颜色特征，则计算给定颜色的模糊颜色特征，并与模糊颜色特征库的每条记录比较得出特征距离，并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓晖，
申请(专利权)人：徐晓晖，
类型：发明
国别省市：湖南;43