[发明专利]一种多模型和模糊颜色的行人检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多模型和模糊颜色的行人检索方法。

背景技术

目前针对静态图像的行人检测和前景提取是一个技术难点。虽然行人检测方法很多，但是易于前景提取的检测方法很少，主要是DPM，即：

可变形部件模型(DPM:Deformable Part Model)

Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models，P.Felzenszwalb,R.Girshick,2010；

Cascade Object Detection with Deformable Part Models,P.Felzenszwalb,R.Girshick,2010。

目前许多行人检测和前景提取都基于视频，其原因是利用了其中的运动信息以达到较好的检测效果。

大多数行人检测的结果是一个行人的外围方框，从中提取行人前景是难点，目前的方法有：基于DPM的部件，基于level-set的方法。

但是，从检索的角度，前景提取需要达到什么样的精确度，是否需要分析行人的各个部分，以及这些方法能否适应实际的监控和拍摄的图像，目前的研究很少。

对于前景提取后的行人，采取何种特征是另一个难题，实际行人有各种典型的特征，如：纹理、单色、多色等；而实际情况是希望能用1种方法尽可能多的包含上述行人特征。目前许多研究是对1个图像建立几种特征，如：建立颜色特征，纹理特征，形成多个分类检索结果，导致应用起来低效和复杂。还有一些检索方法基于整个行人方框，导致检索误差较大。

另外对于一些只有模糊特征，而没有给定行人目标的情况，如：找一个穿红衣服的人；这种检索的目的是希望尽可能多的提供具有相似性的结果，这就需要一种精确性不太强，但是覆盖面广的检索方法，但目前尚未有相应的方法能达到较好的检索效果。

发明内容

为了克服目前对于静态图像的行人检测方法检测率低、误报率高，且不能达到根据综合特征进行行人检索的技术问题，本发明提供一种针对静态图像实现高效前景提取，且检测率高、误报率低，能实现综合特征检索的多模型和模糊颜色的行人检索方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，

一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，包括以下步骤：

步骤一：输入行人检测结果作为需要检索的对象并进行前景提取，首先以人体上半身作为所需要的检索敏感区域即前景范围进行界定，以获得初步前景，然后对初步前景进行canny边缘计算以得到最终前景；

步骤二：综合步骤一中得出的最终前景和输入的行人检测结果中检测方框所表示的位置信息，计算每个行人的改进CEDD特征和模糊颜色特征，并将这两个特征分别存入改进CEDD特征库和模糊颜色特征库中；这里的位置信息表示行人在一帧图像中的位置；

步骤三：根据给定的搜索特征对特征数据库内所储存的对象进行检索，若给定为行人图像和前景特征，则计算给定行人的改进CEDD特征，并与改进CEDD特征库中的每条记录比较得出特征距离，再将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果；若给定为颜色特征，则计算给定颜色的模糊颜色特征，并与模糊颜色特征库的每条记录比较得出特征距离，并将记录按照特征距离进行排序以得到检索结果。

所述的一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，所述的步骤一中，输入的行人检测结果由DPM模型进行检测获得。

所述的一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，所述的步骤一中，获得最终前景的步骤包括：

首先将行人检测结果中的部件方框按图片上的纵坐标自上而下排序，并按照顺序选择预设的多个部件作为人体的上半身，然后将组成人体上半身的各部件方框转换为前景掩码图，并充部件间的空隙以形成DPM初步前景；

对DPM初步前景计算canny边缘，得到边缘图，然后在边缘图的DPM初步前景区域内逐行扫描，在每一行中，从初步前景的左右两个边界点向人体中间寻找组成canny边缘的像素点，若在一定邻域范围内找到边缘像素点，则将该边缘像素点作为该行的左或右边界点，完成后即得到DPM最终前景。

所述的一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，所述的步骤一中，输入的行人检测结果由ICF模型进行检测获得。

所述的一种多模型和模糊颜色的行人检索方法，所述的步骤一中，获得最终前景的步骤包括：