[发明专利]一种多姿态行人检测方法

权利要求书

1.一种多姿态行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)创建样本集：所述样本集包括正样本集和负样本集；

2)对样本集进行DPM特征提取：对所述样本集中的样本进行DPM特征提取得到DPM特征向量；

3)样本训练：把所述第一类正样本和负样本提取得到的DPM特征输入LSVM分类器中得到第一个行人检测器，对所述第二类正样本和负样本提取得到的DPM特征输入LSVM分类器中得到第二个行人检测器；

4)行人检测：通过所述第一个行人检测器和第二个行人检测器计算待测图像的分数从而进行行人检测。

2.根据权利要求1所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤1)中，所述正样本集中的正样本分为第一类正样本和第二类正样本，第一类正样本包括站立、行走、坐着的姿态图片，第二类正样本是人躺着的姿态图片；所述负样本集中的负样本从现实场景的背景图片进行采样得到。

3.根据权利要求2所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤2)中，对所述第一类正样本和负样本提取DPM特征向量的DPM可形变部件模型的部件个数为4个，部件尺寸为6*6像素。

4.根据权利要求2所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，所述正样本集中第二类正样本还包括对第二类正样本进行适当的角度旋转后的样本。

5.根据权利要求4所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤2)中，对所述第二类正样本和负样本提取DPM特征向量的DPM可形变部件模型的部件个数为5个，部件尺寸为6*6像素。

6.根据权利要求1或4所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤2)中，对所述样本集中的正样本和负样本进行提取后得到的DPM特征向量为36维DPM特征向量。

7.根据权利要求6所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤2)中，所述降维后得到的DPM特征向量为13维。

8.根据权利要求1或2或4所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤4)中，所述行人检测方法步骤包括如下：

41)输入待检测图像,顺时针旋转90度，180度，270度，并分别计算得到4个DPM特征图:F1、F2、F3、F4；

42)将步骤41中的得到所有DPM特征图分别与所述第一行人检测器和第二行人检测器卷积得到8个行人检测分数图；

43)对于同一个DPM特征图卷积得到的两个检测分数图进行合并：在新的分数图中，每个位置取两个检测分数图中对应位置较大的分数值，得到新的分数图S1、S2、S3、S4分别对应F1、F2、F3、F4；

44)将S2、S3、S4依次逆时针旋转90度、180度、270度，得到S2’、S3’、S4’；

55)根据S1、S2’、S3’、S4’的分数标记出行人所在的位置，并合并检测结果。

9.根据权利要求8所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，步骤4)中，所述分数表达式为β·Φ(x)，其中β是第一行人检测器或第二行人检测器，它们都是特征向量滤波器，Φ(x)是图像及指定的位置和尺度，x是特征向量，计算得到分数越大，表示检测窗口中行人的可能性越大。

10.根据权利要求6所述的多姿态行人检测方法，其特征在于，对于步骤2)所述降维的具体方法如下：

把36维DPM特征向量看做一个4*9的矩阵，令V＝{u₁,...,u₉}∪{v₁,...,v₉}，其中u_i和v_i都是36维向量，其4*9的矩阵表达形式满足下列条件：

uk(i,j)=1if j=k;0otherwise;]]>

vk(i,j)={1if j=k;0otherwise;;;]]>

然后用36维DPM特征与每个u_k和v_k进行点积，即计算矩阵表达的某列的4个归一化值的和来获得DPM特征向每个u_k的投影，计算矩阵表达的某行的9个归一化值的和来获得DPM特征向每个v_k的投影，从而得到一个13维的DPM特征向量。