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基于头肩矩特征的人体识别研究姓名：XXX ，学号：XXXXXXXX ，20XX 级X 班计算机科学与技术专业摘要：针对传统监控系统的不足，研究了智能监控系统中活动人体目标的自动检测与识别算法。

通过建立人体头肩二维模型，将头肩轮廓矩特征向量输入BP 神经网络完成人体目标的鉴别。

采用人体局部轮廓形状特征而非整体特征，对解决实际应用场合中人体易受遮挡而产生属性丢失问题有较好的分类效果；采用误差反向传播(Back-Propagation ，BP)神经网络分类器建立“特征—类别”映射关系以完成人体识别。

实验结果表明了本方法的有效性和较强的鲁棒性。

关键词：目标提取；不变矩；BP 神经网络；骨架模型0引言近年来，运动人体的视觉分析已成为计算机视觉领域中一个重要的研究方向，研究基于序列视频图像的人体检测、识别、跟踪以及行为描述与理解，在智能监控、智能接口、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。

在视频监控系统中，传统监控模式需保安人员监视多个监视器画面，工作繁重，效率低，易漏报。

研制无人值守的目标自动检测、识别及跟踪的智能监控和报警系统，监控的有效性将得到很大提高。

VSAM [1]系统主要研究战场及普通民用场景的自动监控与理解，能实时检测和跟踪运动目标(包括人体)；Kuno 等[2]利用投影直方图分析目标形状，区分人体与非人体目标；Nicolaou 等[3]利用标准矩和人工神经网络来识别人形目标，这方面研究国内相对较少[4]。

这些方法需要目标整体形状信息，采用统计分类器进行目标识别。

对于某些实际应用如室内环境，运动人体可能会受到不同物体的遮挡而产生部分属性丢失问题，导致基于目标整体形状信息分析的方法的有效性降低甚至失效。

为此，本文基于目标局部轮廓形状分析并结合BP 分类器来研究监控系统中运动人体的判别问题。

1基于头肩矩特征和BP 网络的人体识别人体目标呈现强烈的非刚性特点和人体运动的复杂性，很难用一种模型来准确描述人体，但人体肩部及以上区域的轮廓形状基本稳定，不易受到遮挡，只是不同侧面的肩部形状有较大变化。

考虑不变矩具有平移、旋转和缩放不变性，用以处理不同侧面肩部形状的变化，建立人体头部和肩部形状的二维识别模型。

BP 网是一种典型的神经网络结构，在分类中有着广泛的应用。

因此，用以作为分类器。

本文方法：首先，用背景差分提取运动目标；然后，建立运动人体的头肩二维模型，计算模型轮廓的不变矩形成特征向量；最后，用BP 网络分类器完成人体目标的识别，系统框图见图1。

2运动目标提取本文利用目标的局部形状信息进行识别，要求准确地提取运动目标。

为避免转化为多灰度图像后产生不可逆转的颜色信息损失，对真彩色序列图像R 、G 、B 三色分量分别差分，并对CCD 摄像头本身造成的图像噪声进行滤波处理。

差分图像由（1）式[5]得到：()max ,,d Cr Br Cg Bg Cb Bb =--- （1）),,(b g r C C C ,),,(b g r B B B 分别表示前景和背景图像的R 、G 、B 值，用中值滤波消除噪声。

然后，对图像进行二值化并检验连通性。

图2(c)、(d)表示差分图像和二值图像。

3目标头肩模型的提取由人体解剖学知，直立人体的宽高比]36.0,28.0[: Height W idth，各部分肢体比例见图3(a)。

建立头肩模型的算法如下：1. 计算图2(d)的目标宽高比，若为]36.0,28.0[之间，说明整个人体进入了摄像头的捕捉范围，转3；否则转2。

2. 计算图2(d)的垂直方向投影直方图，平滑处理后结果见图3(b)。

由此可得头部宽度W 。

3. 据图3(a)的比例，计算可得头肩长度H. 至此即可建立头肩模型，见图3(c)。

(c) 差分图像 (d) 二值图像图2运动人体目标提取图3头肩模型及轮廓提取结果图W对于场景中有多个人体目标且互不遮挡的情况，用同样方法分区域处理。

抽取头肩模型失败时，认为这是属于非人体的活动目标。

4头肩轮廓矩特征向量提取采用Hu [6]7个矩不变量],,,,,,[7654321M M M M M M M p =作为头肩模型特征向量。

传统矩特征的提取由目标区域计算，复杂度正比于图像像素数，计算量大。

考虑到图像轮廓反映了目标的形状信息，且轮廓的像素数远少于目标区域的像素数。

因此，本文提出由轮廓计算矩特征。

像素点(x,y)为轮廓时1),(=y x f ，否则0),(=y x f ，算式如下：矩： ()∑∑∈==轮廓区域y x qp pq q p y xm ,,2,1,0,,（2）中心矩： ∑∑∈--=轮廓区域y x q ppq y y x x ,)()(μ （3）0010m m x = 0001m m y =中心矩仅具有平移不变性。

定义归一化中心矩： γμμη00pq pq =，式中12++=qp γ， 3,2,1,=q p ， （4） 归一化中心矩pq η具有缩放不变性。

由归一化中心矩pq η构造旋转不变性矩即同时满足平移、缩放、旋转均不变的不变矩。

据上述定义导出3≤+q p 的7个不变矩1ϕ-7ϕ如下：()[]()()()()[]()()()[]()()()()()()[]()()()()[]20221212300321123020321212301230022170321123011203212023002206203212123003210321203212123012301230520321212304203212123032112022020220133334333)())(3()()()3()3(4)(ηηηηηηηηηηηηηηηηϕηηηηηηηηηηηϕηηηηηηηηηηηηηηηηϕηηηηϕηηηηϕηηηϕηηϕ+-++--+-++-=+-++-+-=+-++-++-++-=+++=-+-=+-=+=为减少矩计算工作量和便于比较，采用开方进行数据压缩，考虑到不变矩可能出现负值，实际采用的不变矩为：73,2,1 ==j M jj ϕ。

表1为部分目标矩不变量提取结果5实验结果采用单隐层BP 网络结构。

特征向量维数为7，输入神经元7个；运动目标分人或非人，输出1维向量表示两类目标，输出神经元1个。

隐层节点数由实验确定，分别选取2,10,15,30个隐神经元训练，学习误差取0.001；然后，用三种改进BP 算法进行实验。

常量)05.0,0(,∈C C 表示分类门限，取03.0=C 。

记学习样本实际输出与期望输出误差的绝对值error 。

若C error >则分类正确；反之，错误分类。

记录全体样本中正确分类的样本数count ，正确分类样本数与样本总数M 之百分比M count V /=即正识率。

1. 带动量项算法，分别选取不同隐节点数，训练和测试性能见表2.2. 共轭梯度算法、LM-BP 算法和拟牛顿算法，训练和测试性能见表3.隐节点数为15个。

表2可见，当隐节点数为2 时网络训练不足，测试性能很差；增加隐节点数至 10 个，正识率71%；隐节点数由经验公式15121=+=n n 确定时，正识率72%；继续增加隐节点数，正识率不升反降。

因此，确定最佳隐节点数为15个。

表3可见，共轭梯度算法训练39次后收敛，正识率只有50%，LM-BP 算法训练44次，正识率77.5%，拟牛顿算法仅训练23次，表现出较好的效果。

6 结论本文针对室内复杂环境下运动人体的识别，基于彩色序列图像通过建立人体头肩二维模型，将轮廓的矩特征作为识别特征，输入BP 网络完成人体目标的鉴别。

初步实验结果表明了本文算法的有效性，对解表1部分目标矩不变量计算结果表2不同隐节点数识别实验比较表3不同算法识别实验比较决有关应用场合中人体易受遮挡而产生部分属性丢失问题有较好的分类效果。

参考文献[1]COLLINS R, LIPTON A, KANADA T, etc. A system for video surveillance and monitoring: VSAM finalreport [R]. Pittsburgh: Robotics Institute, Carnegie Mellon University, 2000.[2]KUNO Y，WATANABE T，SHIMOSA KODA Y ，etc. Automated detection of human for visualsurveillance system [A]. Proceedings of the 13th International Conference on [C]. Vienna: IEEE Computer Society,1996: 865-869.[3]NICOLAOUC A ，EGBERTA L ，LACHER R C，etc. Human shape recognition using the method ofmoment and artificial neural network s [A]. IJCNN ’99.International Joint Conference on [C]. Washington DC: IEEE Computer Society，1999: 3147-3151.[4]刘晓冬等. 一种可视化智能户外监控系统[J].中国图像图形学报，2000，5 (12):1024-1029.[5]潘锋，王宣银，王全强，智能监控中基于头肩特征的人体检测方法研究[J].浙江大学学报(工学版)，2004，4(38):397-401.[6]HU M K. Visual pattern recognition by moment invariants [J]. IRE Trans on Information Theory，1962，8(2):179-187.。