摘 要： 红外图像中的行人具备边缘和亮度两个显著特征信息。为了能够充分利用这两种信息，在亮度直方图特征基础上，提出了一种不同区间大小的亮度直方图特征。通过统计分析红外图像中行人各部件对应的亮度区间信息，确定映射规则，从而构建不同区间大小的亮度直方图，然后通过与梯度方向直方图特征相结合，并用于Adaboost模型训练。该方法提高了行人检测系统的检测率。
关键词： 红外图像; 行人检测; 梯度方向直方图; 亮度直方图; Adaboost
Pedestrian detection based on infrared intensity information
Wang Lujie， Xu Xianghua
（Hangzhou Dianzi University， Zhejiang Provincial Key Lab of Data Storage and Transmission Technology， Hangzhou， Zhejiang 310037， China）
Abstract： The pedestrian in the infrared images has two significant features that are edge and intensity. In order to take full advantage of the two information， based on the HOI（Histogram of Intensity） feature， the DBHOI（Different Bin Histogram of Intensity） feature is proposed. Through the statistics and analysis of the intensity information of pedestrian in the infrared image， the DBHOI descriptor determines the mapping rules， and then constructs an intensity histogram with different size of bins. Combined with the HOG（Histogram of Oriented Gradient） descriptor， the DBHOI descriptor is used to train Adaboost model. This method improves the detection rate of the pedestrian detection system.
Key words： infrared images; pedestrian detection; histogram of oriented gradient; histogram of intensity; Adaboost
0 引言
1 特征提取
检测对象――行人包含两个明显的信息：边缘和亮度。其中HOG特征很好地提取了图像中的边缘信息。因为人体温度的变化是在一定范围内，所以行人的亮度信息也就相对稳定。目前，HOI特征描述符[7]是一个对亮度信息描述较好的特征。
1.1 HOI描述符
HOI特征是一个描述亮度信息的特征。它通过对图像中的亮度信息进行区域高密度的、重叠的编码，以此来表征行人与背景之间的区别。HOI特征的构造过程大致如图1所示。
⑴ 将图像划分为多个局部区域，并构建HOI。首先将图像窗口分割成一个个小的区域，这些小区域叫做“cell”。对于每一个cell，计算cell中每一个像素的灰度值，形成一个局部的一维亮度直方图。在每一个亮度直方图中，将灰度值映射到不同区间，并将灰度值的大小作为权重值映射到该区间中。灰度区间的划分由实验给出，默认情况下将灰度值范围划分为6等份。
⑵ 进行块（Block）内的归一化。通过块区域重叠的方式，使得每一个独立的cell的信息可以在几个不同的块中共享，然后对块区域内的直方图进行归一化。通过块归一化处理，提高HOI对行人描述的鲁棒性。 ⑶ 串联每一个块中形成的HOI特征向量。
图1 HOI特征提取的概要流程图
因为HOI特征对图像中的局部亮度信息进行了编码，所以该特征与简单的亮度灰度值相比具有更强的描述能力。
HOI特征较好地对红外图像中的亮度信息进行了编码，但也存在缺陷。它只是将灰度值区间进行均等划分，并没有考虑行人所具有的刚性特征及身体各部件热辐射的相对稳定性。因为热辐射的相对稳定性，使行人各部件形成的亮度具有显著的特征，即头部比身体其他部件的亮度都要大，且亮度灰度值非常高。若构造的特征描述符能够有效的表达该信息，那么将会有效的提高特征描述能力。
为了确定如何划分灰度值到多个区间中，我们利用四组图像集合，且所有的图像来自训练样本集。根据样本集的大小随机抽取数张并截取人体部件：头部、肢体上半身、肢体下半身。根据这些图像的集合，统计出每一个人体部件所具有的相对稳定的灰度均值，具体分布如图2所示。
图2 人体部件均值分析
DBHOI特征描述符的提取过程与HOI的提取过程类似，它不仅保留了原HOI特征描述符所具有的优点，而且在组织亮度信息分布时更好的区分出行人与背景。根据背景与行人的亮度分布信息特点，我们进行不同区间大小的划分，使得行人与非行人在亮度信息上的差异更加明显。当环境产生变化时，使用DBHOI特征来描述行人依然具有稳定性，从而提高了行人检测的鲁棒性。
2 基于Adaboost的分类器
为了得到一个具有强分类能力的分类器，我们采用了基于Adaboost学习算法的级联分类器[8]。一个Adaboost分类器一般有如下形式：
⑴
其中αt为每个弱分类器对应的权重值，ht为弱分类器，T为迭代次数。
在训练前，每一个样本被设置一个非负的权重值。在每一次迭代中被错分样本的权重值将会被更新，会被设置一个更大的值，在下一次迭代的过程将会更加重视这些样本。
3 性能评估
3.1 红外行人检测样本集
图3 部分正样本
利用被动红外摄像机拍摄了大量实际车载场景下的红外图像，并根据Caltech样本库的样本制作标准，建立一个完善的红外行人样本库。训练集包括1170个正样本和16730个负样本;测试集包括100张包含行人的图像，160张不包含行人的图像。图3和图4是随机抽取的正负样本图像。
图4 部分负样本
3.2 实验结果
为了说明在车载红外行人检测中，亮度信息对最终的分类算法性能的影响，本文以HOG为基础特征，分析了在增加和不增加亮度信息特征――DBHOI特征描述符的两种不同情况下整个行人检测系统的性能。除此之外，为了说明HOI特征与DBHOI特征，以及两者在描述能力上的差异，本实验构造HOI特征、DBHOI特征，然后结合描述边缘信息的HOG特征，构成不同的积分通道特征，并比较了两者之间的性能差异。
图5说明了在没有亮度信息的情况下，行人检测系统的检测率约为35%，而在增加了描述亮度信息的DBHOI特征描述符后，检测率达到了42%，使得整个系统的性能提升了7%。
图5 有无亮度信息图
图6 亮度信息进行不同构造方式
图7 DBHOI特征与HOI特征效果比较
4 结束语
本文提出了一个完整的针对红外车载场景下的行人检测方法。其主要的贡献在于，针对红外图像中行人的特点，详细分析了有无亮度信息以及不同亮度信息构造方式对最终行人检测性能的影响。并改进了HOI特征描述符存在的不足之处，提出了DBHOI描述符。实验表明，红外图像中的亮度信息是一个非常重要的信息，并且DBHOI特征的构造方式提高了行人检测系统的性能。 参考文献：
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