移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上的人體檢測(cè)系統(tǒng)已有很多相關(guān)研究工作[18,19,20,21]，多數(shù)都是利用測(cè)距傳感器(ranging sensor)[18][21]。3D傳感器對(duì)于檢測(cè)和跟蹤有很大作用(人體位于地平面之上，可以在深度上被很好的分割)，此方面也已經(jīng)有一些不錯(cuò)的系統(tǒng)出現(xiàn)。然而這些方法有一個(gè)缺點(diǎn)：測(cè)距系統(tǒng)的解析度有限、臨時(shí)采樣率有限、難以處理強(qiáng)烈的室外光。因此，探索被動(dòng)光電傳感器例如攝像機(jī)的可用性變得更加重要。

Ⅲ使用CENTRIST描述子檢測(cè)人體輪廓

A 像素差值的符號(hào)對(duì)于編碼輪廓和人體檢測(cè)至關(guān)重要

我們認(rèn)為輪廓是人體檢測(cè)中最有用的信息，而相鄰像素差值的符號(hào)是對(duì)輪廓進(jìn)行編碼的關(guān)鍵。這兩個(gè)假設(shè)都在本節(jié)有實(shí)驗(yàn)支持。

假設(shè)1：對(duì)于人體檢測(cè)，最重要的就是編碼輪廓信息，而這正是HOG描述子的關(guān)鍵。

局部紋理可能對(duì)檢測(cè)有害，例如人衣服上的圖案可能擾亂檢測(cè)器。圖1b是圖1a的Sobel梯度圖(計(jì)算圖1a中每個(gè)像素的Sobel梯度，歸一化到[0,255]，然后替換原像素值)。Sebel圖會(huì)平滑局部高頻紋理信息，所以圖1b中剩下的輪廓可以清晰地顯示人體的位置。

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圖1 (a)原圖，(b)Sobel梯度圖，(c)梯度符號(hào)圖

Dalal的HOG論文[1]中的圖6也表明在人體輪廓周?chē)膱D像塊是HOG描述子中最重要的。然而，我們還沒(méi)有清楚地知道HOG描述子中編碼的到底是什么信息，使得它在人體檢測(cè)中如此成功。

我們要通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明輪廓是HOG描述子中編碼的最重要的信息。我們使用論文[1]中的原始HOG檢測(cè)器，但使用Sobel圖進(jìn)行測(cè)試。原始HOG SVM檢測(cè)器使用輪廓和其他信息(例如有衣服上的紋理)交織在一起進(jìn)行訓(xùn)練，這樣訓(xùn)練出來(lái)的檢測(cè)器如果在只有輪廓信息的Sobel圖上能夠檢測(cè)出人體，就表明輪廓信息是HOG編碼的主要信息。結(jié)果，檢測(cè)精度在1FPPI時(shí)是67%，比[14]中評(píng)價(jià)的12個(gè)檢測(cè)器中的7個(gè)都要好。

因此，我們相信輪廓是HOG描述子中用于人體檢測(cè)的最重要的信息。C4和其他現(xiàn)有方法的最大不同是C4明確地從Sobel圖中檢測(cè)人體輪廓。

假設(shè)2：相鄰像素間差值的符號(hào)是編碼輪廓的關(guān)鍵信息。我們經(jīng)常使用梯度來(lái)檢測(cè)輪廓，而梯度是通過(guò)相鄰像素做差來(lái)獲得的。我們將說(shuō)明差值的符號(hào)是編碼輪廓的關(guān)鍵信息，而差值的幅值(大小)并沒(méi)有符號(hào)重要。

為了證明此假設(shè)，對(duì)于給定的圖像I，我們生成圖像I’，I’與I保持相鄰像素差值符號(hào)的一致，但差值大小被忽略。即

上式中，I中的96對(duì)應(yīng)I’中的3，因?yàn)榇嬖诒容^路徑：2<32<38<96。換句話(huà)說(shuō)，雖然I’中忽略了差值的大小，但元素之間的空間相對(duì)位置仍會(huì)提供一種大小關(guān)系。此外，I和I’中的梯度幅值也會(huì)有很大不同。將圖1b看做I，則圖1c就是對(duì)應(yīng)的I’(像素值變換到[0,255]區(qū)間)，可以很容易地從中檢測(cè)出人體輪廓。

我們?nèi)酝ㄟ^(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證假設(shè)2，使用原始HOG檢測(cè)器在梯度符號(hào)圖(類(lèi)似圖1c)上進(jìn)行人體檢測(cè)，在1FPPI時(shí)達(dá)到了61%的精度，比[14]中評(píng)價(jià)的7中方法的精度都要高。雖然在Sobel圖和符號(hào)圖上的檢測(cè)精度都比較低，但要注意到，所用的分類(lèi)器都是在原圖上進(jìn)行訓(xùn)練的，我們?cè)跊](méi)有改變?cè)糎OG分類(lèi)器的情況下就取得了比現(xiàn)有的一些方法還要高的精度。這充分證明了，人體檢測(cè)中最有用的信息是人體的全身輪廓信息，而相鄰像素的差值符號(hào)是編碼輪廓信息的關(guān)鍵。

B CENTRIST描述子
我們建議使用CENTRIST描述子[13]來(lái)識(shí)別人體，因?yàn)樗?jiǎn)潔的編碼了關(guān)鍵的符號(hào)信息，并且不需要圖像的預(yù)處理和后處理。CENTRIST意思是CENsusTRansform hISTogram。在此節(jié)中我們會(huì)說(shuō)明為什么CENTRIST描述子適合人體檢測(cè)，并將CENTRIST描述子與其他描述子進(jìn)行對(duì)比(在SectionⅢ-C中)。