[发明专利]一种在复杂场景的视频中进行人体头肩检测的方法

摘要

本发明涉及一种在复杂场景的视频中进行人体头肩检测的方法，属于计算机信息挖掘技术领域。从视频的各帧中人工标定头肩图片、背景图片和身体其他部分的图片作为正负样本，镜像这些图片；提取正负样本的梯度向量，对第一级分类器训练；用头肩图片作为新正样本，用身体其他部分的图片作为新负样本；提取正负样本的梯度向量，对第二级分类器训练。确定待检测视频的一帧中一个待检测窗口的位置和大小，提取该窗口的梯度向量；将它通过第一级分类器，若分类为负，则结束检测，若第一级分类为正，则将它通过第二级分类器；若分类为正，则确认该窗口包含头肩。改变窗口的位置和大小，对新窗口进行同样的检测。本发明可以提高准确率，同时提高检测速度。

主权项

1、一种复杂场景的视频中进行人体头肩检测的方法，其特征在于，主要包括以下步骤：(1)从待检测的一类视频中选择一个视频。从该视频的各帧中人工标定一定数量的头肩图片、一定数量背景图片和一定数量的身体其他部分的图片，其中要求这些图片的边长至少1厘米。以头肩图片作为正样本图片，以背景图片作为负样本图片；(2)将得到的正负样本图片进行左右镜像，增加样本的数量；(3)提取得到的正负样本图片的梯度方向直方图，并将梯度方向直方图转化为向量的形式，作为样本图片的梯度向量；(4)用从正负样本中提取出的梯度向量对第一级支持向量机进行训练，生成一个用于分类的第一级模型；(5)用所述头肩图片作为新正样本，用所述身体其他部分的图片代替所述背景图片作为新负样本；(6)提取所述新正负样本图片的梯度方向直方图，并将梯度方向直方图转化为1乘N的向量的形式，N为正整数，作为新样本的梯度向量；(7)用从新的正负样本中提取出的梯度向量对第二级支持向量机进行训练，生成一个用于分类的第二级模型；(8)读入一个待检测视频，提取该视频的一帧图像；(9)确定该帧图像上某一个待检测窗口的位置和大小，采用步骤(3)的方法提取该窗口的梯度方向直方图，并得到该窗口的梯度向量；(10)将该梯度向量通过第一级分类器进行分类检测，如果分类结果为负，则结束该窗口的检测，转步骤(11)；如果第一级分类结果为正，则将该梯度向量通过第二级分类器进行分类检测；如果第二级分类结果为负，转步骤(11)，如果分类结果为正，则确认该窗口包含头肩，将窗口的坐标保存下来，作为该窗口的检测结果；(11)改变窗口的位置和大小，采用步骤(3)的方法提取该窗口的梯度方向直方图，并得到该窗口的梯度向量，转步骤(10)进行该窗口的分类检测，最终得到各窗口的检测结果。