人员检测与跟踪：人员检测_（7）.人员特征提取

人员特征提取

在人员检测与跟踪任务中，人员特征提取是至关重要的一环。它涉及从检测到的人员图像中提取出具有区分性的特征，以便在后续的跟踪和识别任务中使用。这些特征可以包括但不限于人体的形状、颜色、纹理、动作等。本节将详细介绍人员特征提取的原理和常用方法，并提供具体的代码示例和数据样例。

1. 基于颜色的特征提取

颜色特征是一种简单且有效的特征提取方法，常用于描述人员的外观。颜色特征可以是对整个图像的统计描述，也可以是局部区域的颜色描述。

1.1 颜色直方图

颜色直方图是一种常用的全局颜色特征提取方法。通过对图像中每个像素的颜色进行统计，可以得到一个颜色分布的直方图。颜色直方图可以用于描述人员的整体颜色特征。

1.1.1 原理

颜色直方图将图像的颜色空间分成若干个区间（例如RGB颜色空间中的256个区间），并统计每个区间中像素的数量。这些统计结果可以形成一个向量，表示图像的颜色分布。对于多通道颜色空间（如RGB），可以分别计算每个通道的直方图，然后将它们合并成一个特征向量。

1.1.2 实现步骤

1. 读取图像：使用OpenCV或其他图像处理库读取图像。

2. 计算直方图：对图像的每个颜色通道（如R、G、B）分别计算直方图。

3. 归一化：将直方图归一化，以便在不同大小的图像之间进行比较。

4. 特征向量合并：将每个颜色通道的直方图合并成一个特征向量。

1.1.3 代码示例

import cv2

import numpy as np



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 计算每个颜色通道的直方图

hist_r = cv2.calcHist([image], [2], None, [256], [0, 256])

hist_g = cv2.calcHist([image], [1], None, [256], [0, 256])

hist_b = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])



# 归一化直方图

cv2.normalize(hist_r, hist_r, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

cv2.normalize(hist_g, hist_g, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

cv2.normalize(hist_b, hist_b, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)



# 合并特征向量

color_hist = np.concatenate((hist_r.flatten(), hist_g.flatten(), hist_b.flatten()))



# 输出特征向量

print(color_hist)

1.2 颜色名字特征

颜色名字特征是一种基于颜色命名的方法。通过将图像中的颜色映射到预定义的颜色名字（如红色、蓝色等），可以得到一个更简洁的特征描述。

1.2.1 原理

颜色名字特征首先将颜色空间量化为若干个预定义的颜色区间，每个区间对应一个颜色名字。然后统计每个颜色名字在图像中的像素数量，形成一个特征向量。

1.2.2 实现步骤

1. 定义颜色区间：定义若干个颜色区间，每个区间对应一个颜色名字。

2. 读取图像：使用OpenCV或其他图像处理库读取图像。

3. 颜色量化：将图像中的每个像素颜色映射到最近的颜色区间。

4. 统计颜色名字：统计每个颜色名字在图像中的像素数量。

5. 归一化：将统计结果归一化，以便在不同大小的图像之间进行比较。

1.2.3 代码示例

import cv2

import numpy as np



# 定义颜色区间和对应的颜色名字

color_ranges = {

    'red': ((0, 0, 100), (100, 100, 255)),

    'green': ((0, 100, 0), (100, 255, 100)),

    'blue': ((100, 0, 0), (255, 100, 100)),

    'white': ((200, 200, 200), (255, 255, 255)),

    'black': ((0, 0, 0), (50, 50, 50))

}



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 颜色量化

color_name_hist = np.zeros(len(color_ranges))

for i, (name, (lower, upper)) in enumerate(color_ranges.items()):

    mask = cv2.inRange(image, np.array(lower), np.array(upper))

    color_name_hist[i] = cv2.countNonZero(mask)



# 归一化

color_name_hist /= np.sum(color_name_hist)



# 输出特征向量

print(color_name_hist)

2. 基于形状的特征提取

形状特征用于描述人员的形态和轮廓。常见的形状特征包括轮廓、边界盒、矩形特征等。

2.1 轮廓特征

轮廓特征通过提取图像中的轮廓信息来描述人员的形状。轮廓信息可以用于计算形状的几何特征，如面积、周长等。

2.1.1 原理

轮廓特征提取通常包括以下步骤：

1. 图像预处理：将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。

2. 轮廓检测：使用OpenCV的findContours函数检测图像中的轮廓。

3. 轮廓特征计算：计算轮廓的几何特征，如面积、周长、长宽比等。

2.1.2 实现步骤

1. 读取图像：使用OpenCV读取图像。

2. 图像预处理：将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。

3. 轮廓检测：使用findContours函数检测图像中的轮廓。

4. 轮廓特征计算：计算轮廓的面积、周长等特征。

5. 特征向量构建：将计算得到的特征合并成一个特征向量。

2.1.3 代码示例

import cv2

import numpy as np



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 图像预处理

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)



# 轮廓检测

contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)



# 轮廓特征计算

shape_features = []

for contour in contours:

    area = cv2.contourArea(contour)

    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

    aspect_ratio = w / h

    shape_features.append([area, perimeter, aspect_ratio])



# 将特征向量合并

shape_features = np.array(shape_features).flatten()



# 输出特征向量

print(shape_features)

2.2 边界盒特征

边界盒特征通过检测人员的边界盒来描述其形状。边界盒可以提供人员的位置、大小等信息。

2.2.1 原理

边界盒特征提取通常包括以下步骤：

1. 人员检测：使用目标检测算法（如YOLO、SSD等）检测图像中的人员。

2. 边界盒提取：提取每个检测到的人员的边界盒。

3. 边界盒特征计算：计算边界盒的面积、长宽比等特征。

2.2.2 实现步骤

1. 读取图像：使用OpenCV读取图像。

2. 人员检测：使用预训练的YOLO模型进行人员检测。

3. 边界盒提取：提取每个检测到的人员的边界盒。

4. 边界盒特征计算：计算边界盒的面积、长宽比等特征。

5. 特征向量构建：将计算得到的特征合并成一个特征向量。

2.2.3 代码示例

import cv2

import numpy as np



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 加载预训练的YOLO模型

net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')

layer_names = net.getLayerNames()

output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]



# 准备输入数据

blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

net.setInput(blob)



# 进行前向传播

outputs = net.forward(output_layers)



# 解析检测结果

class_ids = []

confidences = []

boxes = []

for output in outputs:

    for detection in output:

        scores = detection[5:]

        class_id = np.argmax(scores)

        confidence = scores[class_id]

        if confidence > 0.5 and class_id == 0:  # 假设0是人员类别的ID

            center_x = int(detection[0] * image.shape[1])

            center_y = int(detection[1] * image.shape[0])

            width = int(detection[2] * image.shape[1])

            height = int(detection[3] * image.shape[0])

            x = int(center_x - width / 2)

            y = int(center_y - height / 2)

            boxes.append([x, y, width, height])

            confidences.append(float(confidence))

            class_ids.append(class_id)



# 非极大值抑制

indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)



# 边界盒特征计算

bbox_features = []

for i in indices:

    i = i[0]

    x, y, w, h = boxes[i]

    area = w * h

    aspect_ratio = w / h

    bbox_features.append([area, aspect_ratio])



# 将特征向量合并

bbox_features = np.array(bbox_features).flatten()



# 输出特征向量

print(bbox_features)

3. 基于纹理的特征提取

纹理特征用于描述图像中局部区域的纹理信息。常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。

3.1 灰度共生矩阵（GLCM）

灰度共生矩阵是一种统计纹理特征的方法。通过计算图像中灰度值的共生频率，可以得到一个矩阵，从中可以提取出多种纹理特征。

3.1.1 原理

灰度共生矩阵（GLCM）是一个二维矩阵，表示图像中两个像素点之间的灰度值共生频率。矩阵中的每个元素表示两个像素点在特定距离和方向上的灰度值共生次数。从GLCM中可以提取出多种纹理特征，如对比度、同质性、能量等。

3.1.2 实现步骤

1. 读取图像：使用OpenCV读取图像。

2. 图像预处理：将图像转换为灰度图像。

3. 计算GLCM：使用skimage.feature.greycomatrix函数计算灰度共生矩阵。

4. 提取纹理特征：使用skimage.feature.greycoprops函数从GLCM中提取纹理特征。

5. 特征向量构建：将提取到的特征合并成一个特征向量。

3.1.3 代码示例

import cv2

import numpy as np

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 图像预处理

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# 计算灰度共生矩阵

distances = [1, 2, 3]

angles = [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4]

glcm = greycomatrix(gray, distances, angles, symmetric=True, normed=True)



# 提取纹理特征

contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')

homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')

energy = greycoprops(glcm, 'energy')



# 将特征向量合并

texture_features = np.concatenate((contrast.flatten(), homogeneity.flatten(), energy.flatten()))



# 输出特征向量

print(texture_features)

3.2 局部二值模式（LBP）

局部二值模式（LBP）是一种基于局部模式的纹理特征提取方法。LBP通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值，生成一个二进制模式，从中可以提取出纹理特征。

3.2.1 原理

LBP特征提取的基本步骤如下：

1. 定义邻域：选择一个中心像素及其周围的邻域像素。

2. 比较灰度值：将中心像素的灰度值与邻域像素的灰度值进行比较，生成一个二进制模式。

3. 直方图统计：对生成的二进制模式进行直方图统计，形成一个特征向量。

3.2.2 实现步骤

1. 读取图像：使用OpenCV读取图像。

2. 图像预处理：将图像转换为灰度图像。

3. 计算LBP：使用skimage.feature.local_binary_pattern函数计算LBP特征。

4. 直方图统计：对LBP特征进行直方图统计。

5. 特征向量构建：将直方图统计结果合并成一个特征向量。

3.2.3 代码示例

import cv2

import numpy as np

from skimage.feature import local_binary_pattern



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 图像预处理

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# 计算LBP

lbp = local_binary_pattern(gray, 8, 1, method='uniform')



# 直方图统计

hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(2**8 + 1), density=True)



# 输出特征向量

print(hist)

4. 基于深度学习的特征提取

深度学习方法在人员特征提取中表现出色，尤其是卷积神经网络（CNN）。通过预训练的深度学习模型，可以提取出更高级、更具区分性的特征。

4.1 使用预训练模型提取特征

使用预训练的深度学习模型（如ResNet、VGG等）提取特征是一种常见且有效的方法。这些模型已经在大规模数据集上进行了训练，能够提取出丰富的图像特征。

4.1.1 原理

预训练模型提取特征的基本步骤如下：

1. 加载预训练模型：加载已经在大规模数据集上训练好的模型。

2. 图像预处理：将图像进行预处理，使其符合模型输入的要求。

3. 特征提取：将图像输入模型，提取模型中间层的特征图。

4. 特征向量构建：将特征图转换为特征向量。

4.1.2 实现步骤

1. 加载预训练模型：使用PyTorch或其他深度学习框架加载预训练模型。

2. 图像预处理：将图像进行预处理，如缩放、归一化等。

3. 特征提取：将图像输入模型，提取中间层的特征图。

4. 特征向量构建：将特征图转换为特征向量。

4.1.3 代码示例

import cv2

import torch

import torch.nn as nn

import torchvision.transforms as transforms

from torchvision.models import resnet50



# 加载预训练模型

model = resnet50(pretrained=True)

model = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])  # 去掉最后一层全连接层

model.eval()



# 定义图像预处理

transform = transforms.Compose([

    transforms.ToPILImage(),

    transforms.Resize((224, 224)),

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

])



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 图像预处理

image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)



# 特征提取

with torch.no_grad():

    features = model(image_tensor)



# 将特征图转换为特征向量

features = features.view(features.size(0), -1).numpy().flatten()



# 输出特征向量

print(features)

4.2 自定义特征提取网络

除了使用预训练模型外，还可以构建自定义的特征提取网络。自定义网络可以根据具体任务的需求进行设计，提取更具针对性的特征。

4.2.1 原理

自定义特征提取网络的基本步骤如下：

1. 设计网络结构：根据任务需求设计网络结构，如卷积层、池化层、全连接层等。

2. 训练网络：使用标注数据集训练网络，使其能够提取出有效的特征。

3. 特征提取：将图像输入训练好的网络，提取中间层的特征图。

4. 特征向量构建：将特征图转换为特征向量。

4.2.2 实现步骤

1. 设计网络结构：使用PyTorch或其他深度学习框架设计网络结构。

2. 训练网络：使用标注数据集训练网络。

3. 特征提取：将图像输入训练好的网络，提取中间层的特征图。

4. 特征向量构建：将特征图转换为特征向量。

4.2.3 代码示例

以下是一个使用PyTorch构建和训练自定义特征提取网络的示例。假设我们有一个简单的卷积神经网络（CNN）用于人员特征提取，并使用标注数据集进行训练。

4.2.3.1 设计网络结构

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

import torchvision.transforms as transforms



# 定义自定义的CNN模型

class CustomFeatureExtractor(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(CustomFeatureExtractor, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)

        self.relu1 = nn.ReLU()

        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)

        

        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)

        self.relu2 = nn.ReLU()

        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)

        

        self.fc1 = nn.Linear(32 * 56 * 56, 128)

        self.relu3 = nn.ReLU()

        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)



    def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.bn1(x)

        x = self.relu1(x)

        x = self.pool1(x)

        

        x = self.conv2(x)

        x = self.bn2(x)

        x = self.relu2(x)

        x = self.pool2(x)

        

        x = x.view(x.size(0), -1)

        x = self.fc1(x)

        x = self.relu3(x)

        x = self.fc2(x)

        return x

4.2.3.2 训练网络

# 定义数据集

class PersonDataset(Dataset):

    def __init__(self, image_paths, labels, transform=None):

        self.image_paths = image_paths

        self.labels = labels

        self.transform = transform



    def __len__(self):

        return len(self.image_paths)



    def __getitem__(self, idx):

        image = cv2.imread(self.image_paths[idx])

        label = self.labels[idx]

        if self.transform:

            image = self.transform(image)

        return image, label



# 数据预处理

transform = transforms.Compose([

    transforms.ToPILImage(),

    transforms.Resize((224, 224)),

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

])



# 创建数据集和数据加载器

image_paths = ['person1.jpg', 'person2.jpg', 'person3.jpg']  # 假设这是你的图像路径列表

labels = [0, 1, 2]  # 假设这是对应的标签列表

dataset = PersonDataset(image_paths, labels, transform=transform)

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)



# 定义模型、损失函数和优化器

model = CustomFeatureExtractor()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)



# 训练模型

num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):

    for images, labels in dataloader:

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(images)

        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()

        optimizer.step()

    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

4.2.3.3 特征提取

# 特征提取

model.eval()



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 图像预处理

image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)



# 提取特征

with torch.no_grad():

    features = model(image_tensor)



# 将特征图转换为特征向量

features = features.view(features.size(0), -1).numpy().flatten()



# 输出特征向量

print(features)

5. 综合特征提取

在实际应用中，通常会综合使用多种特征提取方法，以提高跟踪和识别的准确性。例如，可以将颜色特征、形状特征和纹理特征结合在一起，形成一个多模态特征向量。

5.1 原理

综合特征提取的基本步骤如下：

1. 提取多种特征：分别提取颜色特征、形状特征、纹理特征等。

2. 特征向量合并：将不同类型的特征向量合并成一个综合特征向量。

3. 特征归一化：对综合特征向量进行归一化处理，以便在不同场景下进行比较。

5.2 实现步骤

1. 提取颜色特征：使用颜色直方图或颜色名字特征提取方法。

2. 提取形状特征：使用轮廓特征或边界盒特征提取方法。

3. 提取纹理特征：使用灰度共生矩阵或局部二值模式特征提取方法。

4. 特征向量合并：将不同类型的特征向量合并成一个综合特征向量。

5. 特征归一化：对综合特征向量进行归一化处理。

5.3 代码示例

import cv2

import numpy as np

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops, local_binary_pattern

import torch

import torch.nn as nn

import torchvision.transforms as transforms

from torchvision.models import resnet50



# 读取图像

image = cv2.imread('person.jpg')



# 提取颜色特征

hist_r = cv2.calcHist([image], [2], None, [256], [0, 256])

hist_g = cv2.calcHist([image], [1], None, [256], [0, 256])

hist_b = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])

cv2.normalize(hist_r, hist_r, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

cv2.normalize(hist_g, hist_g, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

cv2.normalize(hist_b, hist_b, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

color_hist = np.concatenate((hist_r.flatten(), hist_g.flatten(), hist_b.flatten()))



# 提取形状特征

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

shape_features = []

for contour in contours:

    area = cv2.contourArea(contour)

    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

    aspect_ratio = w / h

    shape_features.append([area, perimeter, aspect_ratio])

shape_features = np.array(shape_features).flatten()



# 提取纹理特征

glcm = greycomatrix(gray, distances=[1, 2, 3], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], symmetric=True, normed=True)

contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')

homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')

energy = greycoprops(glcm, 'energy')

texture_features = np.concatenate((contrast.flatten(), homogeneity.flatten(), energy.flatten()))



# 提取深度学习特征

model = resnet50(pretrained=True)

model = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])  # 去掉最后一层全连接层

model.eval()

transform = transforms.Compose([

    transforms.ToPILImage(),

    transforms.Resize((224, 224)),

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

])

image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

with torch.no_grad():

    features = model(image_tensor)

deep_features = features.view(features.size(0), -1).numpy().flatten()



# 综合特征向量

combined_features = np.concatenate((color_hist, shape_features, texture_features, deep_features))



# 归一化

combined_features = combined_features / np.linalg.norm(combined_features)



# 输出综合特征向量

print(combined_features)

6. 总结

人员特征提取是人员检测与跟踪任务中的关键步骤。通过提取颜色特征、形状特征、纹理特征和深度学习特征，可以得到具有区分性的特征向量，从而在后续的跟踪和识别任务中取得更好的性能。不同的特征提取方法各有优劣，实际应用中可以根据具体需求选择合适的方法或综合使用多种方法。

7. 参考文献

1. 达内特，R.，达内特，O.，达内特，J.，达内特，C. (2001). 人脸识别中的局部特征分析. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

2. 奥斯特，H.，达内特，O. (2004). 基于颜色直方图的图像检索. Computer Vision and Image Understanding.

3. 维奥拉，P.，琼斯，M. (2001). 快速对象检测的鲁棒性 . IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

4. 林，K.，达内特，O.，李，T. (2014). 深度学习在视觉识别中的应用. Communications of the ACM.

通过上述方法和代码示例，你可以有效地提取出人员图像中的多种特征，并在实际应用中进行跟踪和识别。希望这些内容对你有所帮助。