基于類Haar特征和最近鄰分類器的車輛檢測

周瑩+曉艷

摘 要

針對傳統(tǒng)車輛檢測方法計(jì)算復(fù)雜和誤檢率高的問題，提出了一種基于類Haar圖像特征描述的車輛檢測方法。首先，建立特征向量庫，利用類Haar特征對訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征提取。然后，提取待檢測圖像的子圖像特征信息。最后，最近鄰分類器利用特征向量庫對待識別的子圖像進(jìn)行車輛存在性檢測。利用積分圖像的概念對圖像進(jìn)行描述，大幅度提高了特征提取速度。此外，分析了不同數(shù)量的類Haar特征對檢測效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能大幅降低誤檢率，獲得較高的查準(zhǔn)率，對日間自然光條件下的車輛有較好的檢測效果。

【關(guān)鍵詞】Haar-like 積分圖像 最近鄰 車輛檢測

1 引言

車輛檢測在智能交通系統(tǒng)中至關(guān)重要，旨在預(yù)測車輛的潛在危險，以便及時地警告司機(jī)。當(dāng)前的車輛檢測方法主要分成三種：基于感應(yīng)線圈的檢測，基于波頻檢測和基于圖像視頻的檢測。基于感應(yīng)線圈的檢測方法是通過感應(yīng)線圈的電磁感應(yīng)現(xiàn)象，當(dāng)車輛經(jīng)過時有電流變化，從而實(shí)現(xiàn)檢測。但線圈隨著年限的增加會出現(xiàn)老化損耗等，導(dǎo)致檢測失效。基于波頻的檢測方法主要依賴微波、紅外線、超聲波或者雷達(dá)等有源傳感器檢測車輛。盡管該方法適用于不同的工作環(huán)境 ，但是其卻無法區(qū)分障礙物的種類（汽車、行人和自行車等）。與前兩種方法不同， 圖像視頻檢測方法利用與人類視覺相似的相機(jī)系統(tǒng)，能夠向模式識別系統(tǒng)提供豐富信息，所以其更適用于車輛檢測。

目前，基于視覺的常用車輛檢測方法主要包括基于模板匹配的檢測方法 、基于學(xué)習(xí)的檢測方法和基于特征的檢測方法 。其中，基于學(xué)習(xí)的檢測方法主要是利用大量的車輛圖片來訓(xùn)練分類器.常用的分類器主要包括SVM、AdaBoost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。文獻(xiàn)[18、19]介紹了一種基于類Haar 和AdaBoost 分類器的車輛識別算法。該算法雖然檢測速度快，檢測率高，且誤檢率低，但訓(xùn)練樣本規(guī)模非常大時，訓(xùn)練分類器耗時較長。文獻(xiàn)[20]HOG 特征和SVM的車輛檢測算法， 此算法適應(yīng)性強(qiáng)， 但其計(jì)算復(fù)雜度高。

鑒于此，本文提出了一種計(jì)算簡單且能大幅度降低誤檢率的車輛檢測方法，即類Haar特征結(jié)合KNN算法。KNN算法簡單，易于實(shí)現(xiàn)，并且利用積分圖像的概念對圖像進(jìn)行描述，可以顯著提高特征提取速度。該方法由兩部分組成：特征提取階段和檢測階段。特征提取階段，使用類Haar特征對訓(xùn)練集圖像進(jìn)行特征提取，獲取特征信息，組建特征數(shù)據(jù)庫；檢測階段，統(tǒng)一測試圖像尺寸，用滑動窗口對其進(jìn)行分割，并對子圖像進(jìn)行特征提取。利用最近鄰分類器將每幅子圖像的特征信息與特征信息庫進(jìn)行對比，從而檢測是否有車輛存在，并確定車輛位置。

2 算法結(jié)構(gòu)

本文算法可以分為兩個主要階段：特征庫建立和車輛檢測。特征庫建立階段，首先選取對分類識別起關(guān)鍵作用的類Haar 特征， 并利用其對訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征提取，然后建立特征向量庫。車輛檢測階段，首先提取待檢測圖像的類Haar 特征， 然后將特征輸入到KNN分類器中進(jìn)行車輛存在性檢測. 算法結(jié)構(gòu)如圖1 所示， 文章后續(xù)部分將對這兩個主要階段進(jìn)行詳述。

3 特征庫建立階段

特征庫建立階段主要包括圖像預(yù)處理、計(jì)算積分圖、提取類Haar 特征三部分。這個階段建立的特征向量庫將為檢測階段提供類Haar特征信息。

3.1 圖像預(yù)處理及積分圖計(jì)算

將訓(xùn)練集中所有圖像的尺寸統(tǒng)一設(shè)置為24x24的RGB圖像，如圖2所示，訓(xùn)練集樣本包含積極樣本和消極樣本。然后根據(jù)文獻(xiàn)[22] 介紹的方法計(jì)算每個圖像的積分圖， 為后續(xù)階段快速計(jì)算類Haar 特征做準(zhǔn)備。

當(dāng)計(jì)算類Haar特征時，僅以Viola等人提出的四個基本矩形特征為例，在一個24×24窗口圖像 中任意排列至少可以產(chǎn)生數(shù)以十萬計(jì)的特征，求解這些特征值的計(jì)算量很大。為提高類Haar特征計(jì)算速度，在特征提取階段引入積分圖的概念，從而可以大幅度提高檢測速度。

積分圖的主要思想是將圖像從起點(diǎn)開始到各個點(diǎn)所形成的矩形區(qū)域像素之和作為一個數(shù)組的元素保存在內(nèi)存中，當(dāng)要計(jì)算某個區(qū)域的像素和時可以直接索引數(shù)組的元素，不用重新計(jì)算這個區(qū)域的像素和，即只遍歷一次圖像就可以求出圖像中所有區(qū)域像素和的快速算法，從而提高了圖像特征值計(jì)算的效率。

圖3（a）點(diǎn)（x，y）處的積分值為該點(diǎn)左上方的像素和，圖3（b）矩形區(qū)域D內(nèi)的像素總和由四個參量得到。

圖4類Haar特征。（a）、（b）邊界特征；（c）、（d）線性特征；（e）對角特征；（f）中心特征。

積分圖是一種能夠描述全局信息的矩陣表示方法。積分圖ii（x，y）表示位置（x，y）處左上方像素值的總和 （如圖3（a）所示），見公式（1）。

其中，i（x，y）是原始圖像，i（x'，y'）為位置（x，y）左上方的像素點(diǎn)。通過以下兩個方程的循環(huán)計(jì)算即可得到積分圖像：

其中，s（x，y）表示行方向的累加和，s（x，-1）=ii（-1，y）=0。當(dāng)掃描到圖像右下角像素時，積分圖像ii就構(gòu)造好了。

積分圖構(gòu)造好后，圖像中任何矩陣區(qū)域的像素累加和都可以通過簡單運(yùn)算得到（如圖3（b）所示）。設(shè)D的四個頂點(diǎn)分別為1、2、3、4，則D的像素和可以表示為公式3所示，即用四個參量即可得到。

相似地，不同的兩個矩形區(qū)域的像素和可以由八個參量得到。由于定義的特征矩形都是相鄰的，所以用六個參量表示即可。同理，三個矩形區(qū)域的特征由八個參量即可得出，四個矩形區(qū)域的特征由九個參量即可得出。

3.2 類Haar特征提取

類Haar 特征是由Viola 等人[22、23] 在其人臉檢測系統(tǒng)中引入的一種簡單矩形特征， 因類似于Haar 小波（Haar wavelet）而得名，。類Haar特征又稱為矩形濾波器， 每個類Haar特性描述模板由黑白兩種矩形組成，其提供了一幅圖像中兩個相鄰區(qū)域的灰度級信息，即該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。 如圖4所示，其中圖（a）和（b）為邊界特征，（c）和（d）為線性特征，（e）為對角特征，（f）為中心特征。endprint

圖5為用于描述車輛特征的類Haar 特征示例。基于3.1中的積分圖，計(jì)算每個樣本圖像的6種類Haar 特征， 每個樣本總共可得到1909個類Haar 特征。

4 檢測階段

檢測階段用于對待識別的子圖像進(jìn)行車輛的存在性檢測，主要包括：

（1）圖像預(yù)處理；

（2）計(jì)算積分圖；

（3）提取類Haar特征；

（4）應(yīng)用KNN分類器進(jìn)行分類識別四個部分。

首先將測試圖像的尺寸統(tǒng)一設(shè)置為320x240。然后利用滑動窗口對圖像進(jìn)行分割，得到一系列的子圖像，并對其進(jìn)行特征提取，獲得特征向量。3.2節(jié)提取的類Haar特征庫用于本階段的特征提取和檢測。最后，利用最近鄰分類器結(jié)合特征向量庫對待識別的子圖像進(jìn)行車輛存在性檢測， 輸出最終的分類識別結(jié)果。

最近鄰（KNN，K-Nearest Neighbor）分類算法，也叫鄰近算法，是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是K個最近的鄰居的意思，即每個樣本都可以用它最接近的K個鄰居來代表。KNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的K個最相鄰的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別，并具有這個類別上樣本的特性。本文最近鄰算法的K值取1。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要包含兩部分：

（1）分別選取不同數(shù)量的類Haar特征進(jìn)行測試，觀察不同特征參數(shù)對檢測結(jié)果的影響。

（2）為驗(yàn)證本文提出的車輛檢測算法性能，將本文所提出的算法與SVM算法進(jìn)行對比，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析。

所有試驗(yàn)均利用Matlab R2014b完成，實(shí)驗(yàn)平臺的硬件環(huán)境是因特爾i3處理器，2.20GHz，2GB內(nèi)存，Win7操作系統(tǒng)。用于訓(xùn)練本文檢測系統(tǒng)性能的數(shù)據(jù)集組成如下：

（1）積極樣本集：包含2775個示例圖像。這些圖像由不同種類汽車的正視或后視圖組成（如圖2（a））；

（2）消極樣本集：包含4498個示例圖像（如圖2（b）），這些圖像不包含任何車輛信息。在特征提取階段，將消極圖像和積極圖像尺寸統(tǒng)一設(shè)置為24x24。

首先，由150幅積極圖像及275幅消極圖像組成的測試圖集對系統(tǒng)進(jìn)行測試。類Haar特征分別選取如圖4所示的前兩種、前四種和六種矩形特征。測試結(jié)果如表1所示。

由表1可以看出特征數(shù)量越多檢測率越高。其中采用六種類Haar特征時的檢測率達(dá)到98.00%，明顯高于采用二特征和四特征的檢測率。采用四種和六種類Haar特征的誤檢率相同均為1.09%，遠(yuǎn)低于二特征的誤檢率。檢測結(jié)果表明，選取不同數(shù)量的類Haar特征對檢測結(jié)果有較大影響，這是因?yàn)檫x取的特征數(shù)量越多，所包含的信息量越大，檢測率就越高，同理，誤檢率越低。本文最終選擇具有六個矩形特征的類Haar特征描述。

為了客觀地評價該車輛分類器的性能，本文采用了三個道路數(shù)據(jù)集的圖像作為測試集進(jìn)行測試。測試圖像主要來自Daimler Benchmark Dataset和Caltech數(shù)據(jù)庫、KITTI數(shù)據(jù)庫。測試圖像尺寸統(tǒng)一設(shè)置為320x240，部分檢測結(jié)果如圖6所示，白色框?yàn)楸疚臋z測結(jié)果。

其次，采用文獻(xiàn)[29]中Recall查全率、Precision查準(zhǔn)率、F-score值等指標(biāo)對本文方法進(jìn)行評價。公式4中，TP代表真陽性，即正確檢測出車輛；FP代表假陽性，即將非車輛誤認(rèn)為車輛；FN代表假陰性，即將車輛誤認(rèn)為非車輛。

為了評估本文算法的性能，進(jìn)行了比較測試。本文從常見路面數(shù)據(jù)集Daimler Benchmark Dataset、Caltech數(shù)據(jù)庫和KITTI數(shù)據(jù)庫中抽取300張車輛圖像及300張不包含車輛信息的圖像作為測試集，并將尺寸統(tǒng)一設(shè)置為24x24。表2為SVM算法與本文算法的車輛檢測實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

通過表2可以看出，本文算法與SVM算法相比檢測率略低，但大幅降低了誤檢率，誤檢率僅為1.33%，而SVM算法的誤檢率高達(dá)95%。比較得出本文算法在省去了大量訓(xùn)練時間的同時降低了誤檢率，獲得了較高的查準(zhǔn)率和F值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的結(jié)合類Haar特征和KNN算法的車輛識別方法有效地降低了靜態(tài)圖像的車輛誤檢率，具有較高的魯棒性。

然而，本文算法也存在一定的誤檢現(xiàn)象，如圖7所示，由紅色框標(biāo)出，圖a中較遠(yuǎn)處的車輛，由于車輛的類Haar特征與路面特征相近，所以未識別出來。圖b中的卡車由于被建筑物遮擋住部分車體等原因并未被識別出。

6 結(jié)束語

車輛識別是智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。本文提出且實(shí)施了一種基于類Haar特征的車輛檢測方法，實(shí)現(xiàn)了降低誤檢率的同時能準(zhǔn)確地從圖像中識別出目標(biāo)車輛。本文提出的結(jié)合類Haar特征和最近鄰分類器的算法復(fù)雜度低，且有效地降低了靜態(tài)圖像車輛誤檢率。

然而，本文算法仍有很多需要改進(jìn)的地方，如：這類方法容易受環(huán)境和光照等因素的影響，如何提高對夜間道路車輛的檢測效果；如何將此算法應(yīng)用到視頻車輛檢測中，實(shí)現(xiàn)實(shí)時車輛檢測；以及如何提高在道路安全實(shí)際應(yīng)用中的可靠性、檢測速度等。這些改進(jìn)將是未來工作的目標(biāo)。

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作者簡介

周瑩（1993-），女，黑龍江省哈爾濱市人。碩士學(xué)位。現(xiàn)為哈爾濱師范大學(xué)碩士三年級在讀，學(xué)生。主要研究方向?yàn)閳D像處理、智能交通系統(tǒng)。

于曉艷（1975-），女，黑龍江省哈爾濱市人。碩士研究生導(dǎo)師，教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)閳D像處理與機(jī)器視覺。

作者單位

哈爾濱師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院 黑龍江省哈爾濱市 150025endprint