基于紅外圖像的人體識(shí)別技術(shù)綜述

武曉衛(wèi)

摘 要 目前人體識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于安防、智能家居等領(lǐng)域，基于紅外圖像的人體識(shí)別技術(shù)因結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、應(yīng)用場(chǎng)景廣泛等優(yōu)點(diǎn)被廣泛采用。紅外圖像中人體目標(biāo)熱源的提取與識(shí)別是核心，本文對(duì)人體目標(biāo)的提取和識(shí)別原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并對(duì)家電產(chǎn)品中常用的簡(jiǎn)易識(shí)別方法以及識(shí)別結(jié)果修正方法進(jìn)行了詳細(xì)分析。

關(guān)鍵詞 紅外圖像;人體識(shí)別;家電產(chǎn)品

引言

隨著近年來物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人體識(shí)別技術(shù)在安防、智能家居等領(lǐng)域具有越來越多的應(yīng)用，其中基于被動(dòng)式紅外探測(cè)（Passive Infrared Sensor，PIR）的紅外成像技術(shù)，以結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、應(yīng)用場(chǎng)景廣泛等優(yōu)點(diǎn)成為目前最受歡迎的人體探測(cè)技術(shù)之一[1-2]。

基于PIR的人體識(shí)別原理是：對(duì)于溫度為36-37℃的人體，其自身就是一個(gè)紅外熱輻射源，在室溫下人體裸露皮膚的溫度大約為32℃，輻射能量大部分集中在8-12μm的光譜波段內(nèi)，利用紅外熱像儀對(duì)人體環(huán)境進(jìn)行紅外熱成像，可以獲得被測(cè)環(huán)境的溫度分布圖，進(jìn)一步判定被測(cè)環(huán)境是否有人體熱源存在。在人體熱源識(shí)別時(shí)，環(huán)境中熱源是多種多樣的，如家用電器、寵物等，這些非人體熱源均會(huì)引起誤判。因此，需對(duì)紅外圖像進(jìn)行充分有效的分析，以識(shí)別出真正的人體熱源。

1基于紅外成像的人體識(shí)別技術(shù)

基于紅外成像的人體識(shí)別技術(shù)，需要對(duì)紅外圖像進(jìn)行處理才能有效識(shí)別人體目標(biāo)，圖像處理的過程主要包括：①圖像預(yù)處理;②圖像分割;③目標(biāo)提取;④人體目標(biāo)的識(shí)別。圖像預(yù)處理主要是進(jìn)行噪聲濾除，增強(qiáng)圖像對(duì)比度，常用方法包括平滑濾波算法、低通濾波算法、中值濾波算法[3]。圖像分割的目的是為了從紅外圖像中提取出疑似目標(biāo)區(qū)域，常用方法有邊緣檢測(cè)圖像分割法、閾值分割法、聚類分割法。目標(biāo)提取是根據(jù)人體目標(biāo)的固有特征從紅外圖像中提取出疑似人體區(qū)域，為下一步準(zhǔn)確識(shí)別提供基礎(chǔ)，常用于表達(dá)人體目標(biāo)固有特征的參數(shù)有：傅里葉描述子、Harr小波特征、梯度方向直方圖特征。人體目標(biāo)的識(shí)別是最關(guān)鍵的步驟，目前常用的方法主要為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方法如Adaboost方法、Fisher線性判別法、SVM方法以及基于模型匹配的方法。

其中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法算法復(fù)雜、運(yùn)算量大，在具體的日常應(yīng)用中適應(yīng)性較差。而基于模型匹配的方法不需要復(fù)雜的運(yùn)算，對(duì)數(shù)據(jù)處理設(shè)備的硬件要求性不高，具體應(yīng)用的靈活性較高，主要方法有兩種：一種是根據(jù)人體外形的固有特點(diǎn)來識(shí)別，如人體的高度和寬度通常都符合一定的比例、人體的垂直邊緣有較強(qiáng)的對(duì)稱性等，對(duì)從紅外圖像中分割出的目標(biāo)區(qū)域，使用基本的簡(jiǎn)單圖形或線條來描述人體整個(gè)的輪廓或身體各個(gè)部位，如果符合人體的外形特點(diǎn)則識(shí)別為人體;另一種基于模板匹配的識(shí)別方法，其是對(duì)人體的整體輪廓或局部輪廓建立大量的形狀數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)據(jù)庫中的模板對(duì)紅外圖像中的待識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行匹配。但人體姿態(tài)復(fù)雜多變，當(dāng)處于部分特定姿態(tài)時(shí)，無法直接根據(jù)外形特征進(jìn)行識(shí)別;且紅外圖像本身像素較低，因衣著等原因會(huì)導(dǎo)致邊緣模糊，進(jìn)一步導(dǎo)致待識(shí)別目標(biāo)輪廓不清，利用模板匹配時(shí)，精度較高會(huì)導(dǎo)致漏判現(xiàn)象，精度較低會(huì)導(dǎo)致誤判現(xiàn)象。

近年來，隨著智能家居的快速發(fā)展，對(duì)于人體識(shí)別的需求也越來越大，且智能家居通常對(duì)應(yīng)于特定的場(chǎng)景，人體特征以及噪聲特征均相對(duì)穩(wěn)定，因此，在一定程度上可以根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景來設(shè)計(jì)特定的人體目標(biāo)提取和識(shí)別方法。格力、海爾、美的、長(zhǎng)虹、奧克斯等企業(yè)均針對(duì)紅外人體識(shí)別技術(shù)在家用電器上的應(yīng)用提出了許多簡(jiǎn)單易用的方法。

通過紅外成像儀獲取當(dāng)前環(huán)境的紅外圖像后，計(jì)算當(dāng)前紅外圖像與初始背景紅外圖像的溫度差，將紅外圖像中溫度差大于相應(yīng)溫差閾值的像素提取出來，以確定出疑似有人體所在的像素單元。但該方法容易將發(fā)熱的家用電器和寵物識(shí)別為人體，因此，需要對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正。常用的修正方法包括：

（1）人體往往處于移動(dòng)狀態(tài)，因此，可以通過連續(xù)拍攝多幅后，判斷疑似人體區(qū)域是否發(fā)生移動(dòng)，來識(shí)別人體。該種方法可以有效濾除家用電器，但不能濾除寵物，也不適用于靜止的人體。

（2）人體體溫往往恒定在36-37℃，因此，可以將裸露在外的體表溫度作為參考，設(shè)定人體體溫的上限值和下限制，以此作為限制條件排除溫度不符合人體特征的部分熱源。但如果非人體熱源溫度于人體相似，該方法將不能有效濾除。

（3）人體與家用電器、寵物的面積、高度往往不同，因此，可將疑似人體熱源的各個(gè)像素面積相加，以獲得每個(gè)疑似人體熱源的面積以及每個(gè)像素距離地面的高度，根據(jù)正常的人體面積即高度來排除部分熱源。但不同年齡段、不同性別的人體面積和高度相差巨大，因此，該種方法誤差較大。

各種修正方法根據(jù)人體的不同特點(diǎn)能夠有效濾除特定的噪聲干擾，但沒有那種方法可以精確識(shí)別出人體。因此，往往通過將多種方法組合應(yīng)用，以通過增加判定條件的方式來增強(qiáng)識(shí)別準(zhǔn)確性。

2結(jié)束語

紅外圖像中人體熱源的提取與識(shí)別是核心，本文介紹了人體目標(biāo)的提取和識(shí)別原理，并結(jié)合家電產(chǎn)品中常用識(shí)別技術(shù)，對(duì)簡(jiǎn)易的基于紅外圖像的人體目標(biāo)識(shí)別方法以及識(shí)別結(jié)果修正方法進(jìn)行了詳細(xì)分析。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳英才，林華清.熱釋電紅外傳感器在防盜系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].傳感器技術(shù)，2002，（7）：49-50.

[2] 鄧樹國(guó).紅外攝像復(fù)雜背景下人體識(shí)別方法研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2007.

[3] Ronan OMalley，Martin Glavin，Edward Jones. A review of automotive infrared pedestrian detection techniques[C].Signals and Systems Conference，，208. （ISSC 2008）.IET Irish.2008.