[发明专利]基于头肩深度信息特征的人体目标检测方法

权利要求书

1.一种基于头肩深度信息特征的人体目标检测方法，其特征在于：所述的人体目标检测方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)在监控场景下选取大量深度图像作为样本图像,包括头肩区域和非头肩区域；

2)将上述样本图像归一化成同一尺寸大小；

3)从上述样本图像中提取出HOG特征；

4)将上述提取出的HOG特征送入SVM分类器以训练出头肩分类器；

5)采用背景减除法对待检测的深度图像进行前景提取，得到前景深度图像；

6)在前景深度图像中提取出头肩候选区域；

7)对上述头肩候选区域中的头肩特征进行提取及识别，从而检测出人体目标。

2.根据权利要求1所述的人体目标检测方法，其特征在于：在步骤1)中，所述的选取大量深度图像的方法是在深度摄像头(1)安装在监控区域上方，以垂直向下视角进行监视的监控场景下，选取大量的深度图像，然后在其上人工标定出头肩区域作为训练正样本图像；同样标定出大量的非头肩区域作为训练负样本图像。

3.根据权利要求1所述的人体目标检测方法，其特征在于：在步骤3)中，所述的从样本图像中提取出HOG特征的方法是：首先计算样本图像的梯度和方向，然后将样本图像划分成若干个小的单元格，单元格大小为m×m像素，统计每个单元格的方向梯度直方图，形成每个单元格的描述子；将q×q个单元格组成一个方向块，将该方向块内所有单元格的描述子串联起来表示成该方向块的HOG描述子；最后将整幅样本图像中所有方向块中的HOG描述子串联起来得到该样本图像的HOG特征。

4.根据权利要求1所述的人体目标检测方法，其特征在于：在步骤5)中，所述的采用背景减除法对待检测的深度图像进行前景提取，得到前景深度图像的方法是：设背景深度图像为B_d(x,y),当前帧的待检测深度图像为I_d(x,y)，直接对二者做差求得前景掩模图像M(x,y)为：

M(x,y)=Γ{Id(x,y)-Bd(x,y)}=1,Id(x,y)-Bd(x,y)>Mt0,Id(x,y)-Bd(x,y)<Mt]]>

F_d(x,y)＝I_d(x,y)·M(x,y)

式中，M_t为判决阈值；然后对前景掩模图像作形态学处理，去除图像边缘毛刺以及填充细小空洞；之后，将上述处理后的前景掩模图像与当前帧的深度图像进行与操作，得到前景深度图像F_d(x,y)。