C4对人体轮廓检测的精度的实验分析与实验结果

C4对人体轮廓检测的精度的实验分析与实验结果摘要

本文提出了一种实时并且精准的人体检测架构C4。C4在目前最高精确度下可以达到20帧每秒的检测速度，并且是在只使用一个处理线程和不使用GPU等硬件的情况下达到的。能达到实时而精确的检测源于以下两点：第一，相邻像素差值的符号是描述轮廓的关键信息；第二，CENTRIST描述子非常适合做人体检测，因为它编码了符号信息并且可以隐式地表达全局轮廓。使用CENTRIST描述子和线性分类器，我们提出了一种不需要显式生成特征向量的计算方法，它不需要图像的预处理或特征向量的归一化，只需要O(1)时间去测试一个图片区域。C4也非常适合进一步的硬件加速，我们在一个嵌入式的1.2GHzCPU上同样实现了20fps的高速人体检测。Ⅰ引言人体检测在生活中应用广泛：监控系统和机场安全，自动驾驶和驾驶辅助系统，人机交互，互动娱乐，智能家庭和老人辅助，军方的寻人应用等。广泛的应用和挑战吸引了很多研究者参与到其中来。本文的目的是以最少的误报率进行实时而精确的人体检测。在机器人系统上，计算效率尤其重要，不仅要达到实时的检测，还要做的占用尽量少的CPU资源，使得其他任务例如路径规划、导航等不会受到影响。目前的人体检测在很多方面已经达到问题的前沿，例如：特征、分类器、速度、遮挡处理等，引文[1]~[11]做了详细论述。然而，至少还有两个重要问题没有得到解决：

(1)实时检测检测速度非常重要，因为实时检测是很多现实应用[12]的先决条件。

(2)确定最重要的信息源HOG[1]和LBP[8]特征在人体检测中取得了成功，但我们还不是很清楚的了解这些特征中最重要的信息是什么，或者说，为什么这些特征可以取得这么好的检测效果。在本文中，我们认为这两个问题是紧密相关的，我们证明合适的特征选择会带来高效的检测结果。事实上，特征计算是现有方法的主要瓶颈，现有方法即使使用GPU的100+并行处理线程，也只能达到大约10fps的检测速率。大多数时间都耗费在了特征计算上(包括图像预处理、特征构建和特征向量归一化)。本文主要解决了两个问题。第一，通过一系列精心设计的实验(见SectionⅢ-A)表明表征身体外沿的轮廓特征可以提供人体检测的重要信息。我们发现相邻像素差值的符号对于表示轮廓至关重要，但差值的大小没有符号信息重要。第二，我们提出用轮廓线索(contourcues)进行人体检测，并表示成熟的CENTRIST[13]特征非常适合人体检测(见SectionⅢ-B)。CENTRIST编码了像素差值的符号信息，并且可以表示全局(大规模)轮廓。在SectionⅢ-C中，我们将CENTRIST与其他特征进行了对比。CENTRIST特征在速度上非常吸引人，在SectionⅣ中，我们提出了一种不包括图像预处理和特征向量归一化的评价方法。事实上，没有必要显式地计算CENTRIST特征向量，因为它已经无缝的嵌入在分类器中，能够达到视频流检测速度。我们使用层级分类器，所以将此方法叫做C4：detectinghumanContourusingaCascadeClassifierandtheCENTRISTdescriptor.C4可以在不使用GPU的单线程上实现精确地实时人体监测。在SectionⅤ中，我们用两种评价方法展示实验结果，第一，在一个标准人体检测数据集上的实验结果；第二，在线检测结果，即在iRobotPackBot上的实验结果。特别的，我们还展示了基于实时行人检测的行人跟踪。我们将此检测系统提供给其他研究者使用。Ⅱ相关研究工作人体检测的精确度仍是主要研究方向，尤其是在低FPPI[2](FalsePositivePerImage)时的高检测率。在此方面的研究主要向两个方向发展：特征和分类器。人体检测中使用过各种特征，例如Haar[7]，edgelet[10]，然而HOG是使用最多的人体检测特征[1,3,4,6,8]。边缘在不同方向上的强度分布似乎可以有效地在图像中捕获人体。近来，LBP(LocalBinaryPatern)方法的变体也表现出很大潜力[5][8]。最近人体检测趋向于联合多种信息源，例如颜色、局部纹理、边缘、运动等等[14,6,8,15]，引入更多信息通道会提高检测精度，但同时也会增加检测时间。在分类器方面，线性SVM由于速度快而被广泛使用。HIKSVM(HistogramIntersectionKernelSVM)[16][17]可以达到更高的精度，耗时有所增加[4]。最近的研究还提高了人体检测的速度。层级(cascade)[7][11]和积分图[14][8]被广泛用来加速检测。然而，检测速度仍远低于帧率，所以人们使用GPU来做并行计算，例如，[9]中的系统达到了10fps，[8]中达到了4fps，两者都使用了GPU。在SectionⅣ中，我们展示了一种可以在不使用GPU的单线程上达到20fps的方法(并且此方法非常易于做GPU加速)。表Ⅰ对比了当前