基于特征融合的車型檢測新算法

耿慶田，于繁華，王宇婷，高琦坤

(1.長春師范大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長春 130032；2.吉林大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長春 130012)

0 引 言

隨汽車數(shù)量日益增多，交通系統(tǒng)的壓力也越來越大。汽車車型檢測作為智能交通中的關(guān)鍵技術(shù)，無論在交通管控還是在交通事故認(rèn)定等方面等有廣泛的應(yīng)用。目前，常用的汽車車型檢測方法有：基于地磁感應(yīng)器的車型檢測[1]、基于SIFT特征的車型檢測[2,3]、基于小波分析的車型檢測[4]、基于特征點的車型檢測[5]、奇異值方法用于汽車車型檢測[6]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車車型檢測[7]、基于模式匹配算法的車型檢測[8]以及基于紋理特征的汽車車型檢測[9]。以上檢測方法能滿足工程級實時性的要求，但由于特征維數(shù)高，導(dǎo)致檢測速度慢，或由于環(huán)境背景復(fù)雜，導(dǎo)致檢測率低?；诜诸惼鞯能囆蜋z測方法經(jīng)常用于機器學(xué)習(xí)、云計算理論、人工智能等智能算法，但一般要求較大的訓(xùn)練樣本。

本文提出了一種基于改進HOG特征提取并與LBP特征結(jié)合的車型檢測方法，通過改進HOG特征并與LBP特征相融合，既提高了特征提取的速度，又改善了特征檢測的精度，同時采用主成分分析(PCA)法約減維數(shù)來降低分類器的復(fù)雜性，提高圖像檢測速度。該方法改進了傳統(tǒng)的單一特征提取方法。仿真實驗結(jié)果表明：該方法對車輛輪廓外型檢測有較好的實時性和較高的精確度。

1 改進的HOG特征算法

1.1 HOG特征對稱處理

梯度方向直方圖(Histogram of oriented gradient，HOG)[10]特征算子經(jīng)常被用在模式檢測與圖像處理領(lǐng)域，通過用梯度的方向密度分布對目標(biāo)物體的外形進行精確的描述，來實現(xiàn)對被檢測圖像中的目標(biāo)物體特征向量的提取。因此，HOG特征提取從靜止圖像的目標(biāo)檢測到智能交通系統(tǒng)的動態(tài)目標(biāo)檢測均被廣泛采用。

利用車輛輪廓對稱性特點，本文使用HOG特征將原始車輛圖像分為幾個對稱區(qū)域，如圖1所示。

圖1 圖像HOG特征的對稱性Fig.1 Symmetry of HOG features in an image

由圖1可知HOG1與HOG2，HOG3與HOG4分別對稱。由此可設(shè)S1，S2分別為對稱特征的對稱向量，則S1與S2也是對稱關(guān)系。

圖2 通道變化范圍Fig.2 Channel variation range

如圖2所示，每個HOG特征可通過8個Bin通道獲得，但HOG特征與HOG向量需調(diào)整維數(shù)才能完全對應(yīng)，過程如下：

HL=[hl1hl2hl3hl4hl5hl6hl7hl8]T

(1)

HR=[hr1hr2hr3hr4hr5hr6hr7hr8]T

(2)

(3)

S1=[s11s12s13s14s15s16s17s18]

(4)

(5)

1.2 對HOG稱特征進行分層處理

為使HOG特征進一步適應(yīng)環(huán)境的變化，提高車型圖像的檢測率，本文在對HOG特征做對稱向量處理的基礎(chǔ)上進行分層處理，如圖3所示。

圖3 HOG對稱特征的分層過程Fig.3 Hierarchy process of HOG symmetric feature

具體算法如下：

(1)將第1層HOG特征的32維向量做對稱處理，可得到16維對稱向量。

(2)將灰度圖像等分為4個單元，每單元等分為8個Bin通道，由此得到第1層的32維向量。

(3)將灰度圖像分成9個塊區(qū)域，得到9×32=288維向量。

(4)最后將所得向量串接得到336維分層HOG對稱向量。

2 特征融合車型檢測算法

雖然HOG特征可用來描述被檢測物體的特征，但在復(fù)雜環(huán)境及光照因素的影響下，會使基于HOG特征的檢測算法的檢測率下降，本文融合LBP(Local binary pattern)[11,12]特征來消除由于環(huán)境復(fù)雜和光照因素的影響導(dǎo)致采用HOG特征時檢測率下降的缺點。為提高車型的檢測率及檢測速度，提出了基于HOG+LBP多特征融合的車型檢測算法，該算法先通過PCA算法對HOG特征進行降維改進，提高特征提取速度，然后利用改進的HOG+ LBP特征提高檢測精度。

2.1 LBP特征

LBP特征具有灰度、尺度、旋轉(zhuǎn)等不變性，因此對復(fù)雜背景和光照因素具有較好的魯棒性，被用來表示圖像信息的特征描述算子。LBP特征值定義

(6)

(7)

具體計算過程如圖4所示，設(shè)3*3窗口的中心像素點的灰度值為80，且為閾值，與其相鄰的窗口像素點的灰度值若大于閾值則標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，由此得到LBP的二進制編碼00110010，轉(zhuǎn)換為十進制即得50。

圖4 LBP特征值計算過程Fig.4 LBP eigenvalue calculation process

由于上述計算過程不能包含任意區(qū)域，不能精確計算復(fù)雜背景的目標(biāo)圖像的特征值，因此Ojala等[12]提出任意鄰域的思想，并用圓形區(qū)域代替方形區(qū)域，其計算過程如下：

設(shè)T為區(qū)域內(nèi)各像素灰度值的聯(lián)合分布：

T=t(G1,G2,…,Gk)

(8)

式中：Go為區(qū)域中心像素點的灰度值，即閾值；Gk為與中心像素點相鄰的k個取樣點，則Gk的坐標(biāo)為：

(xk,yk)=(xo+Rcos(2πk/h),yo-Rsin(2πk/h))

(9)

式中：(xo,yo)為區(qū)域中心點坐標(biāo)；R為鄰域半徑；h、k分別為采樣點數(shù)量和序號。則式(9)變?yōu)椋?/p>

T=t(G1,G2-Go,…,Gk-Go)

(10)

假設(shè)Go與(Gk-Go)相互獨立，則式(10)變?yōu)椋?/p>

T=t(Go)(G1-Go,…,Gk-Go)

(11)

根據(jù)LBP特征值具有灰度不變性，而t(Go)僅表示亮度分布，它與區(qū)域特征值不相關(guān)，可忽略不計，式(11)可簡化為：

T≈t(G1-Go,…,Gk-Go)

(12)

為滿足LBP算子尺度不變特性，本文忽略差值大小關(guān)注差值的正負屬性，則式(12)變?yōu)椋?/p>

T≈t(S(G1-Go),…,S(Gk-Go))

(13)

用LBP(xo,yo)表示以(xo,yo)為中心點鄰域的紋理信息，則有：

(14)

T≈t(LBP(xo,yo))

(15)

2.2 LBP特征提取

為提高抽取特征值的精度，本文在HOG特征的基礎(chǔ)上引入LBP特征，其特征提取過程如圖5所示。

圖5 LBP特征提取過程Fig.5 LBP feature extraction process

2.3 PCA算法

在圖像檢測過程中，采用原始特征空間的高維度進行模型訓(xùn)練會使計算復(fù)雜度大大增加，導(dǎo)致樣本的統(tǒng)計特性無法估計。因此需降低原始特征的維數(shù)。本文采用主成分分析(Principal component analysis，PCA)[13]法實現(xiàn)特征提取，以達到“約減維數(shù)”的目的，從而提高圖像檢測速度。

理想情況下，樣本x的特征空間沒有冗余信息，利用PCA算法可表示為：

y=MTx

(16)

(17)

式中：M=(m1,m2, …,mK)是RK特征空間的一組基底，對前k項的x進行估算，得：

(18)

由此產(chǎn)生的均方誤差為：

(19)

根據(jù)Lagrange Multiplier算法，在滿足式(20)的條件下可得到均方誤差極大值表達式(21)：

(S-aiI)mi=0

(20)

i=k+1,k+2,…,K

(21)

式中：yi=miTx，i=1, 2, …,K；S為x的協(xié)方差矩陣；mi為特征向量。

(22)

式中：當(dāng)ai的值越小，對應(yīng)的特征向量信息減損越少。

本文通過改進HOG特征并與LBP特征結(jié)合來對車型進行檢測，既提高了特征提取的速度，又改善了特征檢測的精度，同時采用PCA法約減維數(shù)降低了分類器的復(fù)雜程度，具體融合降維過程如圖6所示。

圖6 特征融合流程圖Fig.6 Feature fusion flow chart

2.4 SVM模型訓(xùn)練

支持向量機[14-17](Supper vector machine，SVM)是一種機器學(xué)習(xí)算法，以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)，使用最小化分類模型的結(jié)構(gòu)風(fēng)險和經(jīng)驗風(fēng)險，在樣本量不多的情況下，也能實現(xiàn)較好的分類效果。即SVM是通過在樣本空間計算出一個最優(yōu)的平面把不同的樣本區(qū)分開，如圖7所示。由于SVM更適合于圖像檢測過程中的特征值分類，因此本文選用SVM作為分類器。

圖7 SVM分類示意圖Fig.7 SVM classification schematic diagram

分類器常用的核函數(shù)包括：

K(x,y)=tan(a(x,y)+b)

(23)

K(x,y)=[(x,y)+1]d

(24)

(25)

K(x,y)=x,y

(26)

SVM通過分類樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，而后達到完成分類的工作。如圖8所示，H為分類面，H1、H2都平行于H，H1、H2是通過各類樣本且距H最近點的超平面。若H滿足分類間隔最大，則H為最優(yōu)分類面。間隔越遠，該分類器的推廣能力就越強。

設(shè)訓(xùn)練樣本集為S，則

S={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}

yi∈{-1,1}

《全日制義務(wù)教育語文課程標(biāo)準(zhǔn)》積極倡導(dǎo)：“語文教學(xué)應(yīng)在師生平等對話的過程中進行?！苯處熢诮虒W(xué)過程中應(yīng)與學(xué)生積極互動、共同發(fā)展，形成“我—你”式的對話教學(xué)。

(27)

最優(yōu)分割平面方程定義為：

wTx+b=0

(28)

由SVM的定義，若樣本線性可分，則需滿足：

yi(wTxi+b)≥1

(29)

分隔間隔表示為：

δjiange=yi(wTxi+b)

(30)

式中：yi表示所屬類別，取值范圍為[-1,1]；xi是針對樣本的特征向量。

分類器用于分類的函數(shù)簡寫為：

f(x)=wx+b

(31)

設(shè)閾值為0，由于樣本所在類已確定，則有wx+b>0，yi>0，所以f(xi)>0；反之，有wx+b<0，yi<0，同樣f(xi)>0。則有yi(wxi+b) >0始終成立，用|f(xi)|表示，說明幾何間隔可用分類間隔表示：

δjihejiange=|f(x)|/‖w‖

(32)

對分類間隔進行調(diào)整后，得到最優(yōu)分類面，如圖8所示。

圖8 最優(yōu)分類面示意圖Fig.8 Optimal classification plane schematic diagram

圖8中，H1、H2兩個分類面之間距離即是式(32)中所定義的幾何間隔。

當(dāng)樣本發(fā)生錯誤分類時，錯誤分類的次數(shù)T為：

(33)

式中：R=‖xi‖，i=1,2,…,n，xi為第i個樣本的特征向量。

特征向量大小的最大值R即為‖xi‖中的最大值。由式(33)得：錯誤分類次數(shù)與幾何間隔為反比關(guān)系。為減少錯誤分類的次數(shù)，就要求有較大的幾何間隔，故而，將任務(wù)調(diào)整為：

(34)

此類問題的求解可通過拉格朗日方法解決。利用拉格朗日乘子法，構(gòu)造拉格朗日函數(shù)為：

L(w,b,a)=

(35)

式中:ai為拉格朗日因子，分別對w、b求解偏導(dǎo)數(shù)：

(36)

將式(36)的結(jié)果代回式(35)，得：

(37)

對式(37)進行最值求解，結(jié)果即為所需的目標(biāo)函數(shù)。

3 仿真實驗對比及分析

3.1 檢測率對比及分析

實驗的車輛圖像采用UIUC大學(xué)車型識別圖庫，訓(xùn)練樣本數(shù)為2218，其中負樣本數(shù)為986，使用SVM分別在HOG特征、LBP特征和融合改進的HOG+LBP特征3種不同特征條件下，每次任意選取1000幅圖像進行測試，仿真實驗結(jié)果如表1所示。

表1 車型檢測實驗結(jié)果Table 1 Model identification experimental results %

從仿真實驗結(jié)果來看，在車型檢測的3個算法當(dāng)中，采用融合改進的HOG+LBP特征后的新特征的準(zhǔn)確率最高，達到了95.6%，平均準(zhǔn)確率達到94.58%?；贖OG特征方法的準(zhǔn)確率最高達到86.4%，平均檢測率達到86.4%?；贚BP特征準(zhǔn)確率最高達到76.6%，平均準(zhǔn)確率達到74.96%。以上實驗數(shù)據(jù)表明，本文提出的特征融合算法更能精確描述圖像中的車型信息。

3.2 檢測時間對比及分析

對于3種方法的檢測時間的優(yōu)劣，本文在分辨率大小不同的正負樣本中每次任意選取1000幅圖片用于測試(檢測時間單位是s)，結(jié)果如圖9和圖10所示。

圖9 正樣本檢測時間對比圖Fig.9 Time contrast diagram of positive sample detection

圖10 負樣本檢測時間對比圖Fig.10 Time contrast diagram of negative sample detection

從檢測時間對比圖來看，在圖像分辨率不同的條件下，本文提出的檢測方法所用的時間最短，圖像分辨率的值越高，檢測時間的差距就越大。

4 結(jié)束語

本文根據(jù)智能交通系統(tǒng)中車輛檢測精度高、速度快的要求，提出了基于改進HOG特征并融合LBP特征的車型檢測方法，在車型檢測過程中，根據(jù)車型所關(guān)聯(lián)的外部輪廓特征，對HOG特征算法進行改進并融合LBP特征提取，最后結(jié)合支持向量機進行分類檢測。經(jīng)過仿真實驗測試，結(jié)果表明，本文所提出的車型檢測算法具有較高的檢測率，并且對光線、部分遮擋噪聲有較強的抗干擾性。從需求使用上來看，是現(xiàn)實可用、低投入高效率的應(yīng)用方法；從技術(shù)使用上來看，是傳統(tǒng)與現(xiàn)代相結(jié)合的有意義的嘗試。

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