The invention relates to the field of computer vision tracking technology, and specifically discloses a fast human body search method based on motion segmentation, which includes the following steps: Firstly, using optical flow algorithm for motion segmentation to determine the human body candidate region frame, and extending the candidate region frame upward for a certain distance; and secondly, carrying out face detection algorithm in a small region within the candidate region frame, and judging. Is there a face? At the same time, the invention also discloses a fast human body search system based on motion segmentation. The invention has the beneficial effect of greatly reducing the execution area of the classifier and improving the classification accuracy of the classifier.
【技术实现步骤摘要】
基于运动分割的快速人体搜索方法及系统
本专利技术涉及计算机视觉
,特别涉及一种基于运动分割的快速人体搜索方法及系统。
技术介绍
当前,对于场景中人体搜索的方法主要是直接使用人脸或人体检测来实现。采用这两类方法直接对场景中的人脸或人体进行分类识别。但主要的问题在于两点:(1)由于直接使用分类器进行人脸或人体检测导致计算复杂度较高,而我们所使用的计算板卡资源有限,导致算法执行时间过长。(2)由于任何分类器都一定存在误分类的情况,且环境越复杂越容易出现误识别问题,导致实际使用过程中经常出现误报的现象。因此,亟需一种快速人体搜索系统来解决计算速度慢、容易出现误识别的问题。
技术实现思路
本专利技术旨在克服现有基于运动分割的快速人体搜索系统计算速度慢、容易出现误识别的技术缺陷,提供一种快速的基于运动分割的快速人体搜索方法及系统。为实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:本专利技术提供一种基于运动分割的快速人体搜索方法,包括以下步骤:步骤S1,采用光流算法进行运动分割,确定人体候选区域框,并将候选区域框向上延伸一段距离;步骤S2,在所述候选区域框内进行小区域的人脸检测算法,判断是否存在人脸。一些实施例中,所述步骤S1中,采用LK光流算法进行运动分割。一些实施例中,所述步骤S2中,人脸检测算法的结构采用经典的级联Adaboost算法。一些实施例中,步骤S2中,所述步骤S2中,采用不对称Adaboost来作为级上的强分类器,损失函数为:其中,yi是第i个样本的真实类别标签,C(xi)是分类器预测的类别标签,漏报率是误报率的k倍。一些实施例中,所述步骤S2中,采用Fis ...
【技术保护点】
1.一种基于运动分割的快速人体搜索方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,采用光流算法进行运动分割,确定人体候选区域框,并将候选区域框向上延伸一段距离;步骤S2,在所述候选区域框内进行小区域的人脸检测算法,判断是否存在人脸。
【技术特征摘要】
1.一种基于运动分割的快速人体搜索方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,采用光流算法进行运动分割,确定人体候选区域框,并将候选区域框向上延伸一段距离;步骤S2,在所述候选区域框内进行小区域的人脸检测算法,判断是否存在人脸。2.如权利要求1所述的基于运动分割的快速人体搜索方法,其特征在于,所述步骤S1中,采用LK光流算法进行运动分割。3.如权利要求1所述的基于运动分割的快速人体搜索方法,其特征在于,所述步骤S2中,人脸检测算法的结构采用经典的级联Adaboost算法。4.如权利要求3所述的基于运动分割的快速人体搜索方法,其特征在于,所述步骤S2中,采用不对称Adaboost来作为级上的强分类器,损失函数为:其中,yi是第i个样本的真实类别标签,C(xi)是分类器预测的类别标签,漏报率是误报率的k倍。5.如权利要求3所述的基于运动分割的快速人体搜索方法,其特征在于,所述步骤S2中,采用Fisher判别作为弱分类器。...
【专利技术属性】
技术研发人员:曲道奎,邹风山,姜楠,杨奇峰,宋健,刘晓帆,
申请(专利权)人:沈阳新松机器人自动化股份有限公司,
类型:发明
国别省市:辽宁,21
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。