ОСОБЕННОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА НА ИЗОБРАЖЕНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ХААРОПОДОБНЫХ ВЕЙВЛЕТОВ

Аннотация: Рассмотрен процесс детектирования человека на изображении при помощи хаароподобных вейвлетов. Приведены результаты экспериментальных исследований по определению оптимальных параметров скользящего окна детектора Виолы-Джонса.

Ключевые слова: компьютерное зрение, обнаружение человека

Задача поиска людей на изображении является важнейшей составляющей множества прикладных   систем компьютерного  зрения. В настоящий момент исследования в области обнаружения человека на изображении сводится к решению двух следующих задач: выделение характерных признаков и разработка алгоритма тренировки классификатора. Среди всех видов признаков стоит выделить признаки, основанные на вейвлетах Хаара . Для тренировки системы используется метод адаптированного бустинга , предложенный Y. Freund и R. Schapie.

В основе метода Виолы-Джонса лежит интегральное представление изображения. Каждый признак Хаара состоит из смежных прямоугольных областей. Для вычисления схожести эти интенсивность пикселов областей суммируется с интенсивностями пикселов в областях изображения, затем между суммами вычисляется разность. Значение полученной разности является значением определeнного признака заданного размера. На этапе обнаружения в методе Виолы—Джонса используется окно, которое перемещается по изображению. Признак Хаара рассчитывается для каждой области изображения, над которой проходит окно. Наличие или отсутствие объекта в окне определяется разницей между значением признака и обучаемым порогом.

В качестве тестовых изображений использовался набор из восьми сцен. В первой сцене один человек свободно перемещается по открытой местности, частично покрываемой резкой тенью от здания. Во второй сцене человек ходит по открытой местности, ярко освещeнной солнцем. В третьей сцене человек передвигается внутри помещения. В четвeртой и пятой сцене человек последовательно находится в положении стоя и сидя соответственно на расстоянии от 1м до 12м с шагом в 1м. В шестой сцене 4 человека передвигаются по открытой местности, камера направлена от солнца. В седьмой сцене 4 человека ходят по открытой местности, частично покрываемой тенью от деревьев, камера направлена к солнцу.  В восьмой сцене 4 человека хаотично перемещаются внутри помещения на расстоянии до 12м от камеры. На каждом изображении предварительно вручную локализованы люди, находящиеся в поле зрения.

В ходе работы для детектирования использовался классификатор, натренированный группой учeных во главе с Hannes Kruppa . В качестве позитивных примеров для обучения классификатора использовались изображения, размером 14х28 пикселов, содержащие людей в полный рост  (вид спереди или вид сзади). Для детектирования человека в библиотеке OpenCV реализована специальная функция. В процессе детектирования изменяемыми параметрами являются минимальный размер искомого объекта и коэффициент шага масштабирования. Меняя минимальный размер окна поиска, ограничивается минимальный размер искомого объекта. Чем меньше значение этого параметра, тем больше расстояние, на котором возможно детектирование человека. В процессе эксперимента последовательно применялся классификатор со всеми возможными комбинации минимальной ширины и высоты окна, которые принимали значения . В результате были получены данные о количестве верных и ложных срабатываниях, а также о количестве пропущенных объектов. На основании этих данных были вычислены зависимости полноты (TPR) по формуле:

где TP – количество верных срабатываний детектора, а FN – количество необнаруженных объектов, и точности (PPV):

где FP – количество ложных срабатываний, от минимального размера окна .

Анализ полученных данных позволил выбрать оптимальные значения минимальных высоты и ширины окна классификатора для каждой из сцен, а также для всех сцен в совокупности. Наилучшие результаты дали параметры 32х64 пикселов, при которых наивысшие показатели полноты PPV=0.63 и точности TPR=0.25.