[发明专利]基于迭代二分级联分类器的快速物体检测方法

权利要求书

1.一种基于迭代二分级联分类器的快速物体检测方法，首先，通过AdaBoost算法得到初始的强分类器；其次，以最小化计算消耗量为目标函数，不断迭代二分初始的强分类，当相邻两次迭代二分过程中分类器的计算消耗量差的绝对值小于给定的阈值时停止迭代，此时二分形成的级联分类器便是一个计算消耗量最小的全局最优级联分类器；最后，利用该级联分类器在图像或视频中进行物体检测。

2.根据权利要求1所述的快速物体检测方法，其特征在于，具体包括下列步骤：

步骤1：搜集大量有关检测物体的正例样本和负例样本，并设定训练过程需要达到的性能：检测率和虚检率。

步骤2：利用上述的正例样本、负例样本以及检测率和虚检率，使用AdaBoost算法训练得到一个由T个弱分类器构成的初始的强分类器及其分类阈值t，其中，x表示正负例样本，h_i(x)表示第i个弱分类器，α_i表示第i个弱分类器的权重；

步骤3：根据上述的正例样本以及分类阈值t，依次计算强分类器中后T-r个弱分类器的响应值之和的最大值M(r),r＝1,...,T-1；然后分别计算强分类器H(x)的分类阈值分类阈值t与各自相应的最大值M(r)之差，得到弱分类器r二分强分类器H(x)时的分类阈值t_r，即t_r＝t-M(r),r＝1,...,T-1；

步骤4：利用上述得到的分类阈值t_r，寻求最优的r₁，使在第r₁个弱分类器处二分强分类器H(x)形成的二级级联分类器的计算消耗量f₁最小；

步骤5：固定r₁，在r₁之后寻求一个最优的r₂，使在第r₂个弱分类器处继续二分H(x)形成的三级级联分类器的计算消耗量f₂最小；

步骤6：a）固定r₂，在1到r₂范围内更新r₁，使三级级联分类器的计算消耗量f₂最小；b）固定r₁，在r₁到T的范围内更新r₂，使三级级联分类器的计算消耗量f₂最小；c）重复过程a、b，不断迭代更新r₁、r₂，当二者不再变化时停止迭代更新；

步骤7：固定r₁、r₂，在r₂之后寻找一个最优弱分类器r₃，使在第r₃个弱分类器处二分形成的四级级联分类器的计算量f₃最小；按照步骤6的思想，不断迭代更新r₁、r₂以及r₃，当三者不再变化时停止迭代更新；

步骤8：设变量i为3，a）固定之前得到的r₁,…,r_i，寻求一个最优的r_i+1，使在r_i+1处二分形成的级联分类器计算消耗量最小，b）按照步骤6的方式不断迭代更新r₁,…,r_i,r_i+1，当相邻两次迭代更新中，r₁,…,r_i,r_i+1都不再发生变化时停止迭代更新；c）若增加r_i+1前后的计算消耗量之差的绝对值Δf小于给定阈值Δ时，停止二分H(x)，否则将i加1，继续步骤8的过程a）；

步骤9：由r₁,…,r_i二分得到i+1级级联分类器便是一个计算消耗量最小的全局最优级联分类器；

步骤10：利用步骤9得到的级联分类器在图像或视频中进行物体检测。

3.根据权利要求2所述的快速物体检测方法，其特征在于，步骤4中，寻求最优的r₁，使在第r₁个弱分类器处二分强分类器H(x)形成的二级级联分类器的计算消耗量f₁最小的方法为：其中，p表示负例样本的拒绝率，即被前r个弱分类器拒绝的负例样本个数占负例样本总数的百分比。