行人检测中有效脸判定与检索模型研究

摘要

行人检测和图像检索是图像处理领域的重点研究方向，其研究内容具有较高的理论水平和巨大的商业价值，在智能视频监控、人脸验证、汽车辅助驾驶中发挥着重要作用。在视频监控应用场景中，会产生大量的监控数据，而在海量的监控数据中往往只有少量有效信息，且这些有效信息难以被发现。为了解决这个问题，本文在行人检测和人脸识别的基础上，提出了行人检测中有效脸判定与检索模型，通过本模型能在数据采集阶段选择存在有效人脸的行人数据，从而为行人图像检索提供数据基础。
　　首先，论文对行人检测、有效脸判定、图像检索技术进行了研究分析，行人检测方法可以分为基于背景建模和基于特征学习，有效脸判定方法可以分为弹性模型和几何模型，图像检索方法可以分为基于文本和基于内容。通过对相关技术的研究对比，本文在行人检测中采用基于特征学习的方法，在有效脸判定中将对两种判定模型进行结合，在图像检索中将采用基于内容的检索方法。
　　然后，论文分析了当前行人检测模型中的不足，提出了行人检测中有效脸判定与检索模型。本模型分为行人检测、有效脸判定、有效脸检索三个部分，在行人检测中，采用了性能较好的HOG特征，并对特征提取方法进行了优化，加快了检测速度;在有效脸判定中，首先对人脸关键点进行标记，在关键点提取的基础上提出了基于轮廓关键点距离对称和眼部关键点面积对称的人脸双对称性有效系数，通过人脸双对称系数对人脸姿势进行判定，从而达到对无效行人数据过滤的目的;在图像检索中，提出了人脸几何位置特征和双距离相似系数的方法，通过计算每幅图像中各关键点到鼻子中心点的距离得到特征向量，对向量进行归一化得到最终描述人脸的特征，分别使用权重欧氏距离和均值余弦距离计算向量间的距离，采用双距离相似性公式对计算结果进行融合，得到图像间的相似性系数，最后根据相似系数实现图像检索。在传统的行人检测中，往往只是对画面中的行人位置进行检测，而对检测到的目标没有做进一步处理判断，所以检测的有效性大为降低。本文提出的行人检测中有效脸判定与检索模型，经行人检测、有效脸判定、有效脸特征提取等步骤，能采集到大量数据，如行人出现时间、当时画面等。为了快速有效利用这些数据，模型中图像检索阶段将在采集到的有效行人数据库中进行相似性检索，得到具有高相似性的行人图像。
　　最后，通过采集测试数据对行人进行检测，实验表明优化后的HOG行人检测方法提高了行人检测速度。通过多次实验对比，确定模型中有效判断系数。结果表明，当有效性系数设为0.9时将取得较好的判定性能。在行人图像检索时，根据双距离相似系数检索出前五张相似图像。实验结果验证了行人检测中有效脸判定与检索模型的合理性，能对图像中的行人数据进行有效过滤，提高了行人检索性能，具有实用性。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．2 有效脸判定方向

1．2．3 图像检索方向

1．3 本文的研究内容

1．4 论文的组织架构

2 相关技术介绍及对比分析

2．1 行人检测

2．1．1 基于背景建模

2．1．2 基于特征学习

2．1．3 对比分析

2．2 有效脸判定

2．2．1 基于弹性模型判定法

2．2．2 基于几何模型判定法

2．3．3 对比分析

2．3 图像检索

2．3．1 基于文本的图像检索

2．3．2 基于内容的图像检索

2．3．3 对比分析

2．4 本章小结

3 行人检测中有效脸判定与检索模型

3．1 HOG行人特征

3．1．2 HOG特征计算过程

3．1．2 HOG特征分析

3．2 行人检测分类器

3．2．1 基于SVM的行人检测算法

3．2．2 基于级联的行人检测算法

3．3 行人有效脸判定与检索模型

3．3．1 优化的HOG特征行人检测

3．3．2 有效脸判定模型

3．3．3 有效脸检索模型

3．4 本章小结

4 有效脸判定及检索计算

4．1 有效脸判定计算

4．1．1 局部关键点距离对称性

4．1．2 局部关键点面积对称性

4．1．3 双对称有效判定系数

4．2 有效脸检索计算

4．2．1 建立有效行人数据库

4．2．2 相似性计算方法

4．2．3 改进的相似性计算

4．2．4 双距离相似系数

4．3 本章小结

5 实验结果分析

5．1 评价指标及实验环境

5．2．1 行人检测结果分析

5．2．2 有效脸判定结果分析

5．2．3 有效脸检索结果分析

5．3 本章小结

6 总结与展望

6．1 本文总结

6．2 工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的科研成果

致谢