DPM 目标检测算法训练自己的数据 dpm算法原理

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ganmaobuhaowan 2024-08-16 20:21:15

文章标签 DPM 目标检测算法训练自己的数据 DPM 归一化目标检测特征向量 文章分类 计算机视觉人工智能

（比较的译文）

DPM目标检测算法
DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。

DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件（Component）的策略，针对目标本身的形变问题，采用了基于图结构（Pictorial Structure）的部件模型策略。此外，将样本的所属的模型类别，部件模型的位置等作为潜变量（Latent Variable），采用多示例学习（Multiple-instance Learning）来自动确定。

对于HOG特征一些信息进行描述：

http://blog.sina.com.cn/s/blog_60e6e3d50101bkpn.html

(梯度方向的详解比较好)

HOG（Histogram of Oriented Gradient）是2005年CVPR会议上，法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子，该方法使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients,简称HOG）特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集。

2.生成过程

1）图像归一化

归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性，因为实际的人体目标可能出现的各种不同的场合，检测器，必须对光照不太敏感才会有好的效果。

2)利用一阶微分计算图像梯度

图像平滑

对于灰度图像，一般为了去除噪点，所以会先利用离散高斯平滑模板进行平滑：高斯函数在不同平滑的尺度下进行对灰度图像进行平滑操作，Dalal等实验表明在下，人体检测效果最佳（即不做高斯平滑），使得错误率缩小了约一倍。不做平滑操作，可能原因：图像时基于边缘的，平滑会降低边缘信息的对比度，从而减少图像中的信号信息。

梯度法求图像梯度

一阶微分处理一般对灰度阶梯有较强的响应

一阶微分：

对于函数f(x,y)，在其坐标（x,y）上的梯度是通过如下二维列向量定义的：

这个向量的模值由下式给出：

因为模值的计算开销比较大，一般可以按如下公式近似求解：

Dalal等人利用许多一阶微分模板进行求梯度近似值，但在实验中表明模板[-1,0,1]效果最好。

采用模板[-1,0,1]为例计算图像梯度以及方向，通过梯度模板计算水平和垂直方向的梯度分别如下：

其中，分别表示该像素点的水平，垂直梯度值。计算该像素点的梯度值（梯度强度）以及梯度方向：

对于梯度方向的范围限定，一般采用无符号的范围，故梯度方向可表示为：

3)基于梯度幅值的方向权重投影

HOG结构

通常使用的HOG结构大致有三种：矩形HOG（简称为R-HOG），圆形HOG和中心环绕HOG。它们的单位都是Block（即块）。Dalal的试验证明矩形HOG和圆形HOG的检测效果基本一致，而环绕形HOG效果相对差一些。

矩形HOG块的划分：

一般一个块（Block）都由若干单元（Cell）组成，一个单元都有如干个像素点组成。

在每个Cell中有独立做梯度方向统计，从而以梯度方向为横轴的的直方图，前面我们已经提到过，梯度方向可取0度到180度或0度~360度，但dalal实验表明，对于人体目标检测0度~180度这种忽略度数正负级的方向范围能够取得更好的结果。然后又将这个梯度分布平均分成几个方向角度（orientation bins），每个方向角度范围都会对应一个直方柱。（不明白）

根据Dalal等人实验，在人体目标检测中，在无符号方向角度范围并将其平均分成9份（bins）能取得最好的效果，当bin的数目继续增大效果改变不明显，故一般在人体目标检测中使用bin数目为9范围0~180度的度量方式。

Block中各个参数的最终选取：

对于人体对象检测，块的大小为3×3个单元格，单元格的大小为6×6个象素时，检测效果是最好的，错误率约为10%左右。块的大小为2×2个单元格，单元格大小为8×8个象素时，也相差无几。6－8个象素宽的单元格，2－3个单元格宽的块，其错误率都在最低的一个平面上。块的尺寸太大时标准化的作用被削弱了从而导致错误率上升，而如果块的尺寸太小时，有用的信息反而会被过滤掉。

在实际应用中，在Block和Cell划分之后，对于得到各个像区域中，有时候还会为了进行一次高斯平滑，但是对于人体目标检测等问题，该步骤往往可以忽略，实际应用效果不大，估计在主要还是去除区域中噪点，因为梯度对于噪点相当敏感。

对梯度方向的投影权重方式的选取：

对于梯度方向的加权投影，一般都采用一个权重投影函数，它可以是像素点的梯度幅值，梯度幅值的平方根或梯度幅值的平方，甚至可以使梯度幅值的省略形式，它们都能够一定程度上反应出像素上一定的边缘信息。根据Dalal等人论文的测试结果，采用梯度幅值量级本身得到的检测效果最佳，使用量级的平方根会轻微降低检测结果，而使用二值的边缘权值表示会严重降低效果（约为5%个单位10-4FPPW（False Positives Per Window））。

4)HOG特征向量归一化

对block块内的HOG特征向量进行归一化。对block块内特征向量的归一化主要是为了使特征向量空间对光照，阴影和边缘变化具有鲁棒性。还有归一化是针对每一个block进行的，一般采用的归一化函数有以下四种：