行人視頻檢測(cè)中陰影檢測(cè)與去除方法設(shè)計(jì)

　　2.5 空間特征

　　考慮到圖像中陰影和目標(biāo)本體相接但互不相交，對(duì)于不能判斷的像素及初步識(shí)別結(jié)果，按下述規(guī)則進(jìn)行判斷和修正：（1）如果周圍像素點(diǎn)多數(shù)為“陰影”，則該點(diǎn)是“陰影”。（2）如果周圍像素點(diǎn)多數(shù)為“目標(biāo)”，則該點(diǎn)是“目標(biāo)”。（3）如果周圍像素點(diǎn)多數(shù)是目標(biāo)而被判斷為“陰影”，則改判斷為“目標(biāo)”。（4）如果周圍像素點(diǎn)多數(shù)是陰影而被判斷為“目標(biāo)”，則改判斷為“陰影”。這里的多數(shù)是指相鄰8個(gè)像素點(diǎn)中5個(gè)以上。

　　3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

　　圖3、圖4是室外拍攝的視頻序列的處理結(jié)果，視頻序列共2 571幀，單幀圖像大小為354×288，圖3是第154幀圖像，圖4是第363幀圖像。

　　童車在圖3中作為背景被提取出來，而在圖4中成為前景。與圖3相比，圖4中光照有較大變化，圖3（d）、圖4（d）、圖5（d）表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器能有效地進(jìn)行陰影去除。由圖5（d）可見，通過陰影去除，行人能被分隔開來，這樣有利于提高視頻檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

　　表1是對(duì)在不同路口拍攝的行人視頻進(jìn)行行人檢測(cè)的結(jié)果，進(jìn)行陰影去除后視頻檢測(cè)的平均準(zhǔn)確率由61.52%提高到80.15%。

　　本文給出了一種新的陰影去除算法，該算法以YUV顏色空間為基礎(chǔ)，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別對(duì)像素點(diǎn)提取的光譜特征是否為陰影，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)采用遺傳算法進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，最后結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與陰影的空間特征對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能適應(yīng)光照、場(chǎng)景的變化，通過陰影去除能明顯提高行人視頻檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

　　本文關(guān)于行人視頻檢測(cè)的研究尚處于起步階段，對(duì)視頻檢測(cè)中的遮擋問題、運(yùn)動(dòng)描述和行為理解問題還在進(jìn)一步研究中。