基于提升度和置信度特征融合的視覺感知算法

吳亞蒙 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）機(jī)電與信息工程學(xué)院

基于提升度和置信度特征融合的視覺感知算法

吳亞蒙 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）機(jī)電與信息工程學(xué)院

視覺關(guān)注是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一，是指利用模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等分析方法預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)對(duì)象關(guān)注的感興趣目標(biāo)或者方向。基于特征融合的視覺關(guān)注算法是指通過(guò)特征提取和融合的方式構(gòu)建頭部特征矩陣，并計(jì)算頭部姿態(tài)信息或者凝視方向信息，最終確定視覺關(guān)注的目標(biāo)或者方向。近年來(lái)視覺關(guān)注算法在公共安全、自然會(huì)議和輔助駕駛等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但基本都是基于靜態(tài)頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)方面的研究傳統(tǒng)方法局限于研究頭部姿態(tài)與視覺感知方向。對(duì)于人正面的臉部識(shí)別，很多的識(shí)別系統(tǒng)能夠表現(xiàn)出很好的識(shí)別性能。但是頭部姿態(tài)容易受很多因素的影響，對(duì)于臉越來(lái)越多的人臉角度，它的識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)嚴(yán)重下降。因此就更加需要其他的一些特征來(lái)配合頭部特征一起識(shí)別。身體其他部位如手勢(shì)、手臂和肩膀姿勢(shì)同樣與視覺感知的目標(biāo)息息相關(guān)，并且表現(xiàn)出人的潛在行為目的，另一方面更能精確的表示視覺感知方向。

視覺關(guān)注 特征融合 頭部姿態(tài) 視覺感知

視覺關(guān)注圖像中蘊(yùn)含了豐富的信息，傳統(tǒng)方法局限于研究頭部姿態(tài)與視覺感知方向，身體其他部位如手勢(shì)、手臂和肩膀姿勢(shì)同樣與視覺感知的目標(biāo)息息相關(guān)，并且表現(xiàn)出人的潛在行為目的，另一方面更能精確的表示視覺感知方向，本文提出一種新的視覺感知算法。針對(duì)手勢(shì)、頭部姿勢(shì)、視覺感知方向、目標(biāo)進(jìn)行分析，希望通過(guò)建立手勢(shì)、頭部朝向、視覺注意方向的置信度模型，引進(jìn)興趣度/提升度，置信度和規(guī)則后件項(xiàng)集支持度的比率，達(dá)到精確預(yù)測(cè)感知目標(biāo)并且預(yù)測(cè)人體行為的目標(biāo)。

1 基于眼睛定位的平面角度頭部姿態(tài)識(shí)別方法

我們要先對(duì)圖像的顏色進(jìn)行校正預(yù)處理。因?yàn)樵谌四樀牟杉^(guò)程中，圖像可能存在偏藍(lán)或者偏黃，那么將會(huì)直接影響最終的結(jié)果；然后采用基于膚色模型的人臉檢測(cè)方法對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)眉毛和眼睛進(jìn)行定位；最后，就是根據(jù)瞳孔圓檢測(cè)原理，對(duì)瞳孔圓進(jìn)行檢測(cè)。

眼睛定位以后，可以得到左右眼的具體坐標(biāo)，比如左眼(x1,y1)，右眼 (x2，y2)，令 θ=atctan［(y2－y1)/(x2－x1)］，當(dāng)|θ|＜70度時(shí)可判斷是向哪邊傾斜(若小于70度則認(rèn)為向右傾斜，若大于－70度可認(rèn)為向左傾斜)，示意圖見圖2所示。

圖2 頭部模型幾何示意圖

2 基于軌跡分割的HMM_SVM融合模型手勢(shì)識(shí)別算法

本文采用基于軌跡分割的HMM_SVM融合模型的手勢(shì)識(shí)別算法。由于測(cè)試人本身手勢(shì)動(dòng)作幅度較小并且很多手勢(shì)都非常的相似，傳統(tǒng)的基于HMM手勢(shì)識(shí)別算法的結(jié)果又是根據(jù)輸出概率最大的HMM模型來(lái)決定的，所以就會(huì)導(dǎo)致很多的模型輸出結(jié)果相當(dāng)接近，所以單純地靠概率最大來(lái)來(lái)判斷，結(jié)果錯(cuò)誤的可能性非常大。基于支持向量機(jī)的手勢(shì)識(shí)別忽視了手勢(shì)軌跡中間的各種變化，直接用手勢(shì)軌跡的整體數(shù)值特征來(lái)進(jìn)行識(shí)別。HMM利用上下文關(guān)系進(jìn)行模式識(shí)別，更多地表達(dá)了類別內(nèi)的相似性，而支持向量機(jī)擅長(zhǎng)分類問(wèn)題，更大程度上反映了類別間的區(qū)別。基于軌跡分割的HMM_SVM融合模型算法的層次結(jié)構(gòu)，如下圖3所示：

圖3基于軌跡分割的HMM_SVM融合模型算法的層次結(jié)構(gòu)圖

3 基于提升度和置信度的特征融合算法

本文基于Dempster-Shafer理論，提取人的頭部朝向特征（Face Orientation）Ff置信空間為mf和手勢(shì)特征(Had Gesture)Fh的置信空間mh,根據(jù)Dempster置信度理論構(gòu)建置信度空間mp。將分別測(cè)量的頭部姿態(tài)值和手部姿態(tài)值充分融合。

當(dāng)頭部朝向、手勢(shì)特征交集部位空時(shí)的置信空間如下m(□ )＝ 0

當(dāng)頭部朝向、手勢(shì)特征交集為空，置信空間則為0，計(jì)算各個(gè)信度空間的信度值。

然后建立一種關(guān)聯(lián)Ff→Fh，計(jì)算相應(yīng)的lift值。lift(AB)=c(AB)/s(B)，那么對(duì)于二元項(xiàng)集來(lái)說(shuō)，我們可以做這樣一個(gè)變換：lift(X→Y)=c(X→Y)/s(Y)=(p(X,Y)/p(X))/p(Y)=p(X,Y)/p(X)p(Y)那么這里，我們則可以把lift(X→Y)稱為興趣因子，表示為I(A,B)。此處為I(Ff,Fh，)。

若I(Ff,Fh，)＞1，則為正項(xiàng)強(qiáng)關(guān)聯(lián)，那么上面所提到的頭部朝向、手勢(shì)特征方向可用；若I(Ff,Fh，)≤1，則為負(fù)項(xiàng)強(qiáng)關(guān)聯(lián)，那么上面所提到的頭部朝向、手勢(shì)特征方向不可用。

4 結(jié)語(yǔ)

頭部姿態(tài)和凝視方向是視覺關(guān)注算法研究的兩個(gè)核心內(nèi)容。視覺關(guān)注技術(shù)是分析人體行為和潛在意圖的重要步驟，目前在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用而且發(fā)展迅速，主要包括公共安全、人機(jī)交互、自然會(huì)議、輔助駕駛和智能課堂管理。針對(duì)視覺關(guān)注算法，當(dāng)前的研究方法包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和非統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，統(tǒng)計(jì)學(xué)方法包括基于模板匹配的、基于外觀模型、基于流形的，非統(tǒng)計(jì)學(xué)方法包括基于幾何模型的和基于探測(cè)數(shù)組的，此外還有統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和非統(tǒng)計(jì)學(xué)方法相結(jié)合的方法，如基于頭部跟蹤的方法。

本文提出了一種新的融合算法，希望借助頭部和手部共同達(dá)到分析人體行為的預(yù)測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)表明，該方法可以加強(qiáng)兩種方法的計(jì)算精確度，達(dá)到更加精確的效果。Eyes in a Portrait,” Philosophical Trans. Royal Soc. of London, vol. 114, pp. 247-256, 1824.

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吳亞蒙（1992-），女，河北邢臺(tái)人，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）研究生。