利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测

之前介绍过Hog特征(http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7782726)，也介绍过SVM分类器（http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6453502 ）；而本文的目的在于介绍利用Hog特征和SVM分类器来进行行人检测。

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。因此，Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本，都有Hog特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去了；OpenCV虽然提供了Hog和SVM的API，也提供了行人检测的sample，遗憾的是，OpenCV并没有提供样本训练的sample。这也就意味着，很多人只能用OpenCV自带的已经训练好的分类器来进行行人检测。然而，OpenCV自带的分类器是利用Navneet Dalal和Bill Triggs提供的样本进行训练的，不见得能适用于你的应用场合。因此，针对你的特定应用场景，很有必要进行重新训练得到适合你的分类器。本文的目的，正在于此。

重新训练行人检测的流程：

（1）准备训练样本集合；包括正样本集和负样本集；根据机器学习的基础知识我们知道，要利用机器学习算法进行样本训练，从而得到一个性能优良的分类器，训练样本应该是无限多的，而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种情况。（很多朋友，用10来个正样本，10来个负样本进行训练，之后，就进行测试，发现效果没有想象中的那么好，就开始发牢骚，抱怨。。。对于这些人，我只能抱歉的说，对于机器学习、模式识别的认识，你还处于没有入门的阶段）；实际应用过程中，训练样本不可能无限多，但无论如何，三五千个正样本，三五千个负样本，应该不是什么难事吧？（如果连这个都做不到，建议你别搞机器学习，模式识别了；训练素材都没有，怎么让机器学习到足够的信息呢？）

（2）收集到足够的训练样本之后，你需要手动裁剪样本。例如，你想用Hog+SVM来对商业步行街的监控画面中进行行人检测，那么，你就应该用收集到的训练样本集合，手动裁剪画面中的行人（可以写个简单程序，只需要鼠标框选一下，就将框选区域保存下来）。

（3）裁剪得到训练样本之后，将所有正样本放在一个文件夹中；将所有负样本放在另一个文件夹中；并将所有训练样本缩放到同样的尺寸大小。OpenCV自带的例子在训练时，就是将样本缩放为64*128进行训练的；

（4）提取所有正样本的Hog特征；

（5）提取所有负样本的Hog特征；

（6）对所有正负样本赋予样本标签；例如，所有正样本标记为1，所有负样本标记为0；

（7）将正负样本的Hog特征，正负样本的标签，都输入到SVM中进行训练；Dalal在论文中考虑到速度问题，建议采用线性SVM进行训练。这里，不妨也采用线性SVM；

（8）SVM训练之后，将结果保存为文本文件。

（9）线性SVM进行训练之后得到的文本文件里面，有一个数组，叫做support vector，还有一个数组，叫做alpha,有一个浮点数，叫做rho;将alpha矩阵同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。如此，变得到了一个分类器，利用该分类器，直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()），就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。

下面给出样本训练的参考代码：

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class Mysvm: public CvSVM

{

public:

int get_alpha_count()

{

return this->sv_total;

}

int get_sv_dim()

{

return this->var_all;

}

int get_sv_count()

{

return this->decision_func->sv_count;

}

double* get_alpha()

{

return this->decision_func->alpha;

}

float** get_sv()

{

return this->sv;

}

float get_rho()

{

return this->decision_func->rho;

}

};

void Train()

{

char classifierSavePath[256] = "c:/pedestrianDetect-peopleFlow.txt";

string positivePath = "E:\\pictures\\train1\\pos\\";

string negativePath = "E:\\pictures\\train1\\neg\\";

int positiveSampleCount = 4900;

int negativeSampleCount = 6192;

int totalSampleCount = positiveSampleCount + negativeSampleCount;

cout<<"//////////////////////////////////////////////////////////////////"<<endl;

cout<<"totalSampleCount: "<<totalSampleCount<<endl;

cout<<"positiveSampleCount: "<<positiveSampleCount<<endl;

cout<<"negativeSampleCount: "<<negativeSampleCount<<endl;

CvMat *sampleFeaturesMat = cvCreateMat(totalSampleCount , 1764, CV_32FC1);

//64*128的训练样本，该矩阵将是totalSample*3780,64*64的训练样本，该矩阵将是totalSample*1764

cvSetZero(sampleFeaturesMat);

CvMat *sampleLabelMat = cvCreateMat(totalSampleCount, 1, CV_32FC1);//样本标识

cvSetZero(sampleLabelMat);

cout<<"************************************************************"<<endl;

cout<<"start to training positive samples..."<<endl;

char positiveImgName[256];

string path;

for(int i=0; i<positiveSampleCount; i++)

{

memset(positiveImgName, '\0', 256*sizeof(char));

sprintf(positiveImgName, "%d.jpg", i);

int len = strlen(positiveImgName);

string tempStr = positiveImgName;

path = positivePath + tempStr;

cv::Mat img = cv::imread(path);

if( img.data == NULL )

{

cout<<"positive image sample load error: "<<i<<" "<<path<<endl;

system("pause");

continue;

}

cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);

vector<float> featureVec;

hog.compute(img, featureVec, cv::Size(8,8));

int featureVecSize = featureVec.size();

for (int j=0; j<featureVecSize; j++)

{

CV_MAT_ELEM( *sampleFeaturesMat, float, i, j ) = featureVec[j];

}

sampleLabelMat->data.fl[i] = 1;

}

cout<<"end of training for positive samples..."<<endl;

cout<<"*********************************************************"<<endl;

cout<<"start to train negative samples..."<<endl;

char negativeImgName[256];

for (int i=0; i<negativeSampleCount; i++)

{

memset(negativeImgName, '\0', 256*sizeof(char));

sprintf(negativeImgName, "%d.jpg", i);

path = negativePath + negativeImgName;

cv::Mat img = cv::imread(path);

if(img.data == NULL)

{

cout<<"negative image sample load error: "<<path<<endl;

continue;

}

cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);

vector<float> featureVec;

hog.compute(img,featureVec,cv::Size(8,8));//计算HOG特征

int featureVecSize = featureVec.size();

for ( int j=0; j<featureVecSize; j ++)

{

CV_MAT_ELEM( *sampleFeaturesMat, float, i + positiveSampleCount, j ) = featureVec[ j ];

}

sampleLabelMat->data.fl[ i + positiveSampleCount ] = -1;

}

cout<<"end of training for negative samples..."<<endl;

cout<<"********************************************************"<<endl;

cout<<"start to train for SVM classifier..."<<endl;

CvSVMParams params;

params.svm_type = CvSVM::C_SVC;

params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;

params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, FLT_EPSILON);

params.C = 0.01;

Mysvm svm;

svm.train( sampleFeaturesMat, sampleLabelMat, NULL, NULL, params ); //用SVM线性分类器训练

svm.save(classifierSavePath);

cvReleaseMat(&sampleFeaturesMat);

cvReleaseMat(&sampleLabelMat);

int supportVectorSize = svm.get_support_vector_count();

cout<<"support vector size of SVM："<<supportVectorSize<<endl;

cout<<"************************ end of training for SVM ******************"<<endl;

CvMat *sv,*alp,*re;//所有样本特征向量

sv = cvCreateMat(supportVectorSize , 1764, CV_32FC1);

alp = cvCreateMat(1 , supportVectorSize, CV_32FC1);

re = cvCreateMat(1 , 1764, CV_32FC1);

CvMat *res = cvCreateMat(1 , 1, CV_32FC1);

cvSetZero(sv);

cvSetZero(re);

for(int i=0; i<supportVectorSize; i++)

{

memcpy( (float*)(sv->data.fl+i*1764), svm.get_support_vector(i), 1764*sizeof(float));

}

double* alphaArr = svm.get_alpha();

int alphaCount = svm.get_alpha_count();

for(int i=0; i<supportVectorSize; i++)

{

alp->data.fl[i] = alphaArr[i];

}

cvMatMul(alp, sv, re);

int posCount = 0;

for (int i=0; i<1764; i++)

{

re->data.fl[i] *= -1;

}

FILE* fp = fopen("c:/hogSVMDetector-peopleFlow.txt","wb");

if( NULL == fp )

{

return 1;

}

for(int i=0; i<1764; i++)

{

fprintf(fp,"%f \n",re->data.fl[i]);

}

float rho = svm.get_rho();

fprintf(fp, "%f", rho);

cout<<"c:/hogSVMDetector.txt 保存完毕"<<endl;//保存HOG能识别的分类器

fclose(fp);

return 1;

}

接着，再给出利用训练好的分类器进行行人检测的参考代码：

[cpp] view
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void Detect()

{

CvCapture* cap = cvCreateFileCapture("E:\\02.avi");

if (!cap)

{

cout<<"avi file load error..."<<endl;

system("pause");

exit(-1);

}

vector<float> x;

ifstream fileIn("c:/hogSVMDetector-peopleFlow.txt", ios::in);

float val = 0.0f;

while(!fileIn.eof())

{

fileIn>>val;

x.push_back(val);

}

fileIn.close();

vector<cv::Rect> found;

cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);

hog.setSVMDetector(x);

IplImage* img = NULL;

cvNamedWindow("img", 0);

while(img=cvQueryFrame(cap))

{

hog.detectMultiScale(img, found, 0, cv::Size(8,8), cv::Size(32,32), 1.05, 2);

if (found.size() > 0)

{

for (int i=0; i<found.size(); i++)

{

CvRect tempRect = cvRect(found[i].x, found[i].y, found[i].width, found[i].height);

cvRectangle(img, cvPoint(tempRect.x,tempRect.y),

cvPoint(tempRect.x+tempRect.width,tempRect.y+tempRect.height),CV_RGB(255,0,0), 2);

}

}

}

cvReleaseCapture(&cap);

}