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gabor滤波代码(无源滤波器设计软件)

针对实际监控中人体目标轮廓的多尺度特性,提出一种用于人体目标检测的多尺度方向特征描述子(HOGG)。首先采用Gabor滤波器提取人体图像对应不同尺度、不同方向的多个Gabor幅值域图谱,然后将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合以降低特征维数,并对每幅融合图像提取梯度方向直方图(HOG)特征,最后将这些HOG特征联合起来作为人体图像表征。利用支持向量机(SVM)对描述特征进行分类,在CAVIAR数据库中进行了实验,结果表明,该算法对人体目标检测具有较好的性能。

人体检测被广泛地用于计算机视觉领域,如公共安全、智能机器人、视觉监控、行为分析等[1]。目前人体检测多采用基于统计分类的方法,常用Gabor小波变换和Haar小波变换提取人体特征。DALAL N[2]等人提出梯度直方图(Histograms of Oriented Gradient,HOG),利用图像块内的方向统计进行人体检测,对解决局部形变与视角变化等问题,该检测算法具有较高的精度。Mu Yadong[3]等人将局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)作为人体特征描述算子,具有旋转不变性和光照不变性,是一种有效的描述特征。Wang Xiaoyu[4]等人提出了HOG与LBP相结合的算法,达到两种特征互补的效果,对解决人体检测中部分遮挡问题有显著的提高。

上述轮廓特征一般都是在固定尺度上计算,没有考虑实际监控中复杂背景下人体目标轮廓的多尺度特性,当这些算法应用到真实场景中时,其性能会急剧下降。本文提出一种Gabor变换与HOG特征相结合的人体检测算法(简称HOGG),利用Gabor变换多方向多尺度的特性,增强了人体的轮廓信息。该方法首先对图像进行规一化处理,然后使用Gabor滤波器提取图像多尺度、多方向的幅值域图谱,并将同尺度不同方向幅值域图谱融合以降低特征维数,最后按顺序提取各个尺度上融合图谱的HOG特征,串接组成整幅图像的描述特征。在CAVIAR数据库下的大量实验表明,该方法能较好地提取人体描述特征,有较高的检测率。

在提取人体Gabor特征之前需要对图像进行规一化处理,本文实验中所用人体图像为灰度图像,大小为32×64像素。为了获取多尺度的Gabor特征,选取5个尺度和8个方向的Gabor滤波器组,则一幅人体图像的多尺度、多方向特征表示为:

通过Gabor变换后,每幅图像会转化成40个不同尺度与方向的图像,特征维数为原图像的40倍,造成特征数据冗余,增加了计算的复杂度。本文将Gabor特征同一尺度不同方向的特征进行融合,有效地降低了Gabor特征间的数据冗余,保持了有效的决策信息,并可以对人体图像进行多尺度分析。

2HOGG描述子

本文对融合图像进一步提取HOG特征,并将其联合起来作为人体图像的HOGG表征。HOGG的构建过程主要分为以下几个步骤:

(1)计算梯度幅值和方向

利用一阶模板算子(-1,0,1)分别从横向和纵向对融合图像进行梯度提取操作,求得融合图像的梯度图像。

(2)构建梯度方向直方图

把梯度图像分成同等大小的正方形小块(block),这些小块是相互重叠的并且每个小块被分为更小的正方形单元(cell,n×n像素)。利用梯度幅值和梯度方向在每个单元中进行直方图投票,其中梯度方向作为直方图投票区间,而梯度幅值作为直方图投票权重,这样对于每个小块(block)都能得到一个维度为m×m×b的直方图向量。

(3)梯度强度归一化

以block为单位进行L2norm标准化,减少局部光照以及前景、背景对比度的变化对直方图特征的影响。设vn是对应的block向量,则标准化的向量fn为:

其中:ξ为接近0的正数。

(4)形成特征向量

把一幅融合图像的所有块中的HOG特征连接起来就得到了该融合图像的HOG特征。再将各尺度融合图像的HOG顺接起来作为一幅人体图像的HOGG描述子。

3实验分析

3.1实验环境与数据库

在Core(TM)2.00 GHz的CPU,2.00 GB内存,Windows下MATLAB R2010a的计算机上进行仿真实验。实验采用MIT和INRIA数据库作为训练集,包括1 126个正样本与1 218个负样本;采用CAVIAR[5]数据库作为测试集。

3.2实验步骤

本文采用滑动窗口方式获取检测窗口,用HOGG描述子对检测窗口进行描述,再利用支持向量机[6]进行判别。由于在检测过程中,对同一个人体进行多重检测会直接导致计算效率下降。为此,本文将检测窗口从大到小进行遍历。在遍历过程中,如果待测区域已经被标记为人体,则跳过该区域。

3.3实验结果与分析

Gabor能对图像进行多尺度、多方向的分解,实验首先研究不同尺度数对检测算法的影响。从CAVIAR四个序列中各随机选取200张图片作为测试集。实验结果如表1所示。

gabor滤波代码(无源滤波器设计软件)  第1张

实验中采用综合评价指标(F1measure,F)[7]评估算法的性能,其中:precision为准确率,recall为查全率;tp表示被正确检测人数,fp表示错误检测的人数,fn表示漏检的人数。

由于不同尺度子带间冗余信息较大,简单地增加尺度数不一定能提高性能,由表1可以看出,取尺度数为4效果最佳。

为了进一步验证本文提出的算法,选取Gabor尺度为4,在CAVIAR行人数据库上提取HOGG特征,参照文献[4]与HOG、LBP+HOG算法做了对比实验,如表2所示。

从图1可以看出,本文算法的Fmeasure优于当前其他方法,具有较好的性能,证明了HOGG方法的有效性。

gabor滤波代码(无源滤波器设计软件)  第2张

4结论

本文提出了一种基于Gabor变换和HOG的人体目标检测的新特征表达,可以多层次、多分辨率地表征人体目标。在CAVIAR数据库中的实验数据表明,Gabor多尺度的变换能够增强HOG算子对人体纹理细节特征和全局特征的表示能力,有效地提高了人体检测的性能。

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