人体图像中周边物品检测分类技术研究

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1、ResearchOfPeripheralItemsDetectionandClassificationTechnologyInHumanImageThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofMasterofEngineeringByDahaiZouSupervisor:Prof.ZhixinSunFebruary2013南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论

2、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容

3、相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________摘要人体周边最重要的物品就是服装，随着网络购物的兴起,海量的服装类图像数据涌现。如何根据服装类图像的内容来对服装图像进行分类,成为了一个重要的研究内容。研究目的主要有：(1)研究现有的图像分割技术，分析各种算法的原理、应用范围及各自优缺点，结合人体图像的特殊性提出一种适合衣服类图像的分割算法。（2）研究现存的各种特征提取方案，结合人体图像中服装对象间的主要区别，找到最能描述不同类型服装的特征。（3）研

4、究针对不同特征的分类算法，对不同对象的相关特征集进行训练，得到一组能够对特征进行准确分类的分类模型。针对上述研究目的，采用了一种基于人脸检测的GrabCut算法来进行图像的分割。该算法首先根据人脸检测的结果确定衣服的可能区域，然后通过构建肤色的GMM模型对肤色像素点进行去除，接着采用改进的GrabCut算法对衣服对象进行分割，最后对分割后的结果进行轮廓孤立点的删除，完成了衣服对象的分割。对于分割出来的衣服对象，提取了衣服的颜色、形状、纹理和位置信息，并针对衣服的颜色、纹理和形状进行分类。对于颜色信息，采用HSV颜色空间来描述衣服的总体颜色；对于纹理信息，提取了纹理特征来描述衣服对象的纹理，并采

5、用SVM对其进行分类；对于形状特征，针对上下衣采用了不同的判断流程，将其分为了七种不同的类型；对于位置信息，采用Freeman算法来描述衣服对象的轮廓。采用上述算法，结合衣物类图像特有的性质，提出了一种人体周边物品检测分类系统HIDCS。最后，对HIDCS系统进行了测试，测试集为600张不同颜色、纹理、类型的带人脸衣服图像,测试结果为：人脸检测的准确率达到88.9%，纹理分类的准确率为90.58%，图像的平均处理时长为2158ms，其中人脸检测的耗时平均为636ms，图像分割的平均耗时为845ms，特征分类的平均耗时为654ms。通过测试表明，所提出的算法能够对带人脸的图像中的衣服对象进行正确

6、的检测、识别，达到了预设的验收标准。人体周边物体特征提取项目目前已验收成功，整体项目已结项，与之相关的发明专利1项已公开。关键词：人脸检测、图像分割、特征提取、图像分类IABSTRACTThemostimportantitemsaroundhumanbodyareclothes,imagesofwhichareemerginginlargenumberswiththerisingofonlineshopping.Theresearchofclothingimageclassificationbasedoncontextisbecomingmoreandmorepopularrecently.T

7、hemainpurposeofthisstudyareasfollows:(1)Withstudyingofexistingimagesegmentationtechniques,analyzingtheirprinciples,rangesofapplications,advantagesanddisadvantages,combiningwiththepropertiesofhumanimag