Histograms of Oriented Gradients f or Human Detection翻译

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1、用于人体检测的方向梯度直方图 NavneetDalal，BillTriggs    摘要      我们研究了视觉目标检测的特征集问题，并用线性SVM方法进行人体检测来测试，通过与当前的基于边缘和梯度的描述子进行实验对比，得出方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradient,HOG)描述子在行人检测方面表现更加突出。我们研究了计算过程中每一阶段的影响，得出小尺度梯度(fine-scalegradients)、精细方向采样(fineorientationbinning)、粗糙空域抽样(coarsespatialbinn

2、ing)以及重叠描述子块的局部对比度归一化(localcontrastnormalizationinoverlappingdescriptorblocks)都对最终结果有重要作用。这种方法在最初的MIT行人数据库上表现近乎完美，所以我们引入了一个更具挑战性的包含1800个不同姿势和背景的已标注人体数据集。  1引言      由于人体姿势和外表的多变，在图像中检测人体是一项具有挑战性的工作。首先需要的就是一个强壮的特征集，使得在不同光照和背景下都能清晰地分辨出人体。我们研究了人体检测的特征集问题，局部归一化的HOG描述子相比于现存的特征集(

3、包括小波[17,22])有更好的表现。相比于边缘方向直方图(EdgeOrientationHistograms[4,5])、SIFT([12])、形状上下文(ShapeContexts[1])，HOG是在网格密集的大小统一的细胞单元(densegridofuniformlyspacedcells)上进行计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化(overlappinglocalcontrastnormalizations)。我们用行人检测(人体是大部分可见的并且基本上是直立的)进行测试，为了保证速度和简洁性，使用线性SVM作为分

4、类器。HOG检测器在MIT的行人数据集([17,18])上表现相当好，所以我们又引入了一个更具挑战性的包含1800个不同姿势和背景的已标注人体数据集。正在进行的工作表明，我们的特征集对于其他基于形状的目标检测也同样好。       第2节中简要介绍了在人体检测上前人的研究工作，第3节是HOG方法的总体介绍，第4节介绍了我们使用的数据集，第5-6节是HOG方法的详细介绍以及不同处理阶段的实验结果，第7节是结论和总结。  2前人的研究工作      在目标检测方向上有大量的文献，这里只列举与人体检测有关的论文[18,17,22,16,20]。[

5、6]是一篇综述。Papageorgiou等[18]提出了一种使用纠正哈尔小波(rectifiedHaarwavelet)作为特征的多项式SVM行人检测方法，以及[17]中基于子窗口的改进方法。Depoortere等给出了论文[2]中方法的一个最优化版本。Gavrila和Philomen[8]采用一种更直接的方法，提取边缘图并将其与样本进行匹配，使用chamfer距离作为评判标准，这种方法已被用在一个实时行人检测系统中[7]。Viola等[22]提出了一种高效的运动人体检测器，使用AdaBoost来训练一串渐进复杂的基于类Haar小波和时空差

6、的区域拒绝规则。Ronfard等[19]提出了一种关节式的身体检测器，他通过将基于SVM的肢体分类器合并到动态规划框架中的一阶和二阶高斯滤波来实现，与Felzenszwalb和Huttenlocher[3]，以及Ioffe和Forsyth[9]的方法相似。 Mikolajczyk等[16]提出了一种方向位置直方图和二值梯度幅值相结合的身体部位检测器，能够检测脸、头、以及身体上部或下部的前视或侧视轮廓。相比之下，我们的检测器结构更简单，使用单一检测窗口，但行人检测的效果更好。  3算法概述      此节是HOG特征提取方法的概述，实现细节在

7、第6节。此方法基于对稠密网格中归一化的局部方向梯度直方图的计算。相似的特征在过去十年中越来越多的被使用[4,5,12,15]。此类方法的基本观点是：局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述，即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。在实际操作中，将图像分为小的细胞单元(cells)，每个细胞单元计算一个梯度方向(或边缘方向)直方图。为了对光照和阴影有更好的不变性，需要对直方图进行对比度归一化，可以通过将细胞单元组成更大的块(blocks)并归一化块内的所有细胞单元来实现。我们将归一化的块描述符叫做HOG描述子。将检测窗口中的

8、所有块的HOG描述子组合起来就形成了最终的特征向量，然后使用SVM分类器进行人体检测，见图1。 图1              图1描述了我们的特征提取和目标检测流程。检测窗口划