[发明专利]一种适用于低对比度视频的人体上半身检测及分割的方法

权利要求书

1.一种适用于低对比度视频的人体上半身检测及分割的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

(1)前景提取：首先指定视频的第一帧作为背景帧，把其格式从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，然后对于输入的每一帧，都用同样的方式进行颜色转换；转换后的输出帧与背景帧使用背景剔除的方法来提取前景对象区域；然后对提取后的每个区域，使用膨胀腐蚀的形态学操作对噪点及空洞进行滤波，最后使用广度优先连通区域搜索算法对前背景区域进行标记，生成前景区域掩码；

(2)形状特征提取：首先通过轮廓检测算法提取出前景区域的轮廓线并对其采样；然后以区域质心为原点建立一个极坐标系，对于每个采样轮廓点，把其映射到一个二维平面，最终所有采样点便形成了一二维直方图；最后对得到的直方图归一化并展开，获得一高维向量；

(3)基于支持向量机的人体上半身模型训练：以上一步骤中获得的向量作为样本，使用以半径基函数为核函数的非线性支持向量机算法对所有训练样本进行K次交叉验证分析，最终生成一非线性决策超平面作为人体上半身区域与非人体上半身区域的分类器；

(4)基于支持向量机的人体上半身模型分类：同样以步骤(2)中所获得的向量作为步骤(3)中训练所得分类器的输入，输出经分类器决策映射后的类标签；

(5)能量函数最小化优化：对于一个开始被认为是人体区域的前景区域，当其处理过程中被分类器检测到其类标签为非人体区域时，用一个能量函数来对轮廓曲线进行建模，以前一帧中正确的轮廓曲线为初始值，用欧拉-拉格朗日方法求解，并用最后的结果更新背景区域。

2.如权利要求1所述的适用于低对比度视频的人体上半身检测及分割的方法，其特征在于步骤(1)中所述的使用背景剔除的方法来提取前景对象区域的过程如下：用两帧按像素求差取绝对值的方式，其值高于一定的阈值，便认为是前景像素，否则为背景像素。

3.如权利要求1所述的适用于低对比度视频的人体上半身检测及分割的方法，其特征在于步骤(2)的具体过程如下：

对于一个特定的前景区域，通过广度优先搜索找到前景区域的质心，然后通过边界跟随算法找到同一区域的边界轮廓线；接着在轮廓线上等角度地对轮廓线进行逆时针采样，前景区域的质心标记为一极坐标系原点，轮廓线上的每个采样点在此坐标系下便可表示成一组级坐标(θ_i，r_i)，i＝1，2，...，N，其中r_i为区域质心到每个轮廓点的欧式距离，N为采样点的总数；随后这些级坐标值被投影到一个二维平面上，平面的x轴表示θ值，y轴表示r值，每个维度分别被量化，均分成m和n份；当一个极坐标值(θ_i，r_i)满足下列条件时：

θ_k≤θ_i≤θ_k+1，r_l≤r_i≤r_l+1，k＝0，...，m-1，l＝0，...，n-1

则增加相应的单元(k，l)的值；当按上述方法遍历完所有的点时，将会形成一具有特定模式的二维直方图，此特定的模式表征着对应轮廓线的特定形状；最后，按行展开此直方图各单元格的值并对其进行归一化后将得到一个m×n维的向量f。