多部位集合的人体检测

• 作者: 张虎 邓德祥 颜佳 黄炎
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 梯度方向直方图 部位模型 支持向量机 人体检测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2906-2913
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 3692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20132111.2906

摘要

采用启发式、有监督的部位筛选方法组成了一种多部位集合的检测模型,用于缓解遮挡和形变对人体检测造成的影响.该模型通过比较人体同部位上关节点间的Procrustes距离,在训练集中获取有着相似姿态的同部位样本;将梯度方向直方图(HOG)作为特征,由典型部位分别训练出判别模型;比较其在验证集上的检测效果,从中筛选出检测率高的部位和未检出的图片,再寻找对未检出图片检测率高的部位,由这些部位组成混合模型.用混合模型检测时,由Kullback-Leibler距离判断各部位在图片上的不同响应是否属于同一人,以此来确定人体的外接矩形框.在INRIA人体库上的测试表明,本文采用的模型在误检率(FPPI)为0.5时有81％的检测率,高于有77％检测率的Poselets算法.本文基于Poselets,结合HOG的特点采用了一套有监督的部位筛选机制,使得模型成员数大幅度减少,检测时间比原始方法下降了50％,同时取得了优于Poselets的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓德祥	武汉大学电子信息学院	29	281	9.0	16.0
2	颜佳	武汉大学电子信息学院	20	309	9.0	17.0
3	张虎	武汉大学电子信息学院	10	145	5.0	10.0
4	黄炎	武汉大学电子信息学院	5	22	1.0	4.0