張有芬， 李玉惠， 潘 藝

(1.昆明理工大學 信息工程與自動化學院，云南 昆明 650500; 2.云南省智能交通系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心智能圖像處理研究室，云南 昆明 650500)

基于圖像特征的車臉柵格的定位方法*

張有芬1,2， 李玉惠1,2， 潘 藝1,2

(1.昆明理工大學 信息工程與自動化學院，云南 昆明 650500; 2.云南省智能交通系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心智能圖像處理研究室，云南 昆明 650500)

為了解決智能交通系統(tǒng)中車型識別的瓶頸，找到能夠準確定位車標的方法，提出了在Adaboost算法定位出的車臉的基礎(chǔ)上，對車臉圖像進行二值化處理，經(jīng)過二值化圖像的水平梯度和垂直梯度的投影定位柵格的方法，為后續(xù)車標的識別提供了一種新的方法。經(jīng)過實驗驗證：方法無論從理論上還是實際應(yīng)用中，具有重要的意義。

Adaboost； 車標識別； 車標定位； 柵格定位

0 引 言

車輛識別是智能交通系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容之一[1]。車輛圖像信息具有信息量大,成本低等眾多優(yōu)勢[2],因此，利用圖像信息進行車型識別是智能交通系統(tǒng)研究的主流方向。文獻[3，4]中將交通標志原始圖片先通過一級由均值聚類學得濾波器的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到的結(jié)果再同時通過一級卷積和一級遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將得到的特征向量經(jīng)過分類器進行分類。此外，交通圖像信息也廣泛用于車型的識別。目前，車牌的識別技術(shù)已經(jīng)日臻成熟，然而對于一些諸如套牌、倒牌等現(xiàn)象，對車輛識別研究提出了更高的要求，即不能僅根據(jù)車輛號碼和車型完成車輛的識別，因此，車標的識別技術(shù)有待進一步的研究和探索。車標識別技術(shù)包括車標定位和車標識別兩個步驟，首先需要解決車標定位問題，只有準確地將車標定位，才能進行目標車輛的車標識別，否則，將導致車標識別錯誤甚至無法識別。

目前，提出了多種車標識別的方法，文獻[5]首先根據(jù)車輛本身的對稱性等先驗知識粗略確定車標位置，然后利用特征信息精確定位；最后將模板匹配和特征結(jié)合對其進行識別。文獻[6]根據(jù)車標具有豐富邊緣信息的特征，應(yīng)用梯度方向直方圖(histogram of oriented gradients,HOG)的特征值，采用支持向量機(support vector machine,SVM)的分類工具實現(xiàn)了車標的快速檢測與識別。該方法對車標圖像在圖片中所占的百分比有一定要求，若，背景成分過多會導致 SVM 分類器難以線性收斂，造成錯誤率增高。由于車標占整個圖像的比例較小，加大了準確定位的難度，因此根據(jù)車臉格柵圖像特征定位車標能夠使得車標的圖像信息豐富，降低識別難度和復(fù)雜度，從而提高車標識別的準確率。

車標的定位是進行車標的識別的首要環(huán)節(jié)，目前，針對車標的定位，提出了眾多的方法。文獻[7～10]車標粗定位在得到車頭中軸的基礎(chǔ)上，根據(jù)經(jīng)驗矩形和車標相對于車牌的位置關(guān)系確定出車標經(jīng)驗搜索矩形，然后利用特征信息精確定位。文獻[11，12]采用了一種先根據(jù)經(jīng)驗矩形進行車標粗定位，再基于對粗定位車標圖像的投影，提出了一系列新算法，通過計算圖像重心定位到車標中心位置，再確定車標的上下左右邊界，即研究基于車牌的定位和對稱的圖像特征進行車標的粗定位。由于車輛的車臉部分，車臉的柵格占了圖像的大部分信息，由此，本文提出了基于柵格信息的車標定位，有很強的創(chuàng)新性和實用性。方法主要包括車臉定位，車臉定位圖像分割，車臉圖像投影分析，最終實現(xiàn)車臉柵格定位，為進一步的車標識別提供數(shù)據(jù)源。

1 Adaboost車臉定位

Adaboost本質(zhì)是一種迭代算法[13],能夠?qū)Ψ诸惤Y(jié)果集成進行優(yōu)化，并降低其他因素對檢測結(jié)果的干擾[14]。其原理是對同一個訓練集訓練不同的弱分類器，然后，將這些弱分類器通過級聯(lián)獲得一個更強的最終分類器。Adaboost訓練分類器的關(guān)鍵在于樣本，本文中的正樣本指待檢測的車臉樣本，負樣本指其它非車臉的任意圖片。所有的樣本圖像均被歸一化為統(tǒng)一尺寸，輸入的N個訓練樣本為{x1,y1},{x2,y2}，…，{xN,yN}，其中xi為輸入的樣本訓練，yi=0,1,分別為負樣本、正樣本。在訓練樣本中，已知負樣本為m個,正樣本數(shù)n,那么第j個特征所生成弱分類器表示為

(1)

式中hj為弱分類器的值；而θj為閾值；pj為不等號方向，其值為±1；fj(x)為特征值。

通過對每一個弱分類器進行訓練，到分類錯誤率最小時調(diào)整權(quán)重系數(shù)。最后，將每一個優(yōu)化后的分類器級聯(lián)為一個性能特征較好的強分類器。最終的強分類器為

(2)

本文使用來自不同交通卡口的車輛圖片作為實驗樣本，其中,正樣本5 000幅，負樣本為5 200幅。手動截取3 600幅圖片的車臉區(qū)域作為輸入的正樣本。通過Adaboost算法對樣本進行訓練，然后，將剩余的1 400幅車輛圖像作為測試集，利用該分類器進行車臉區(qū)域的檢測。部分正樣本和車臉定位的結(jié)果如圖1和圖2所示。通過實驗表明：正確定位到車臉區(qū)域的有1 312幅圖片，正確檢測率為93.71 %。由于在現(xiàn)實道路場景中環(huán)境較為復(fù)雜，加上不可避免的圖像質(zhì)量清晰度問題，車臉的定位準確率還有待提高。

圖1 部分車臉正樣本

圖2 車臉定位矩形框

2 車臉投影梯度分析

為了能夠進一步定位車標，對提取到的車臉圖像歸一化處理，利用車臉區(qū)域的紋理特征比較明顯的信息，采用垂直投影的方法對提取到的車臉區(qū)域進行處理。經(jīng)過反復(fù)實驗對比得出：利用垂直投影方法淺色車身的車臉區(qū)域受光照影響大，因此，將車臉圖像進行二值化后再作垂直投影，避免光照亮度帶來的影響，并采用最大類間方差法得到灰度圖像的最佳分割閾值，對圖像進行二值化處理。二值化垂直投影效果如圖3所示，對于二值化處理后的圖像做垂直投影的公式如式(3)所示

(3)

圖3 二值化垂直投影

對于車身較暗和較亮導致二值化垂直投影效果的差異，本文對車臉圖像進行水平梯度垂直投影和垂直梯度垂直投影，投影效果如圖4所示。

圖4 車臉區(qū)域梯度垂直投影

3 柵格定位分割及實驗結(jié)果

從梯度垂直投影實驗結(jié)果可以看出，水平梯度垂直投影和垂直梯度垂直投影均能有效地解決車身光照亮度問題。本文采用水平梯度和垂直梯度的垂直投影相結(jié)合的方法，依據(jù)設(shè)定的閾值將車臉散熱器格柵區(qū)域與車燈區(qū)域分割開來，將最終定位的區(qū)域范圍在原始車輛圖像上標注出來，從而準確地定位格柵，如圖5所示。

圖5 不同種車臉區(qū)域柵格定位

4 結(jié) 論

實驗收集了多種車型的車輛樣本，在Visualstudio2010平臺編程實現(xiàn)車臉的定位，對定位好的車臉圖像利用Matlab編程環(huán)境下通過梯度水平和垂直投影分析，從而定位車輛柵格，為車標的識別奠定了堅實的基礎(chǔ)。實驗結(jié)果證明：本文提出的基于Adaboost方法提取出的車臉圖像，能夠有效定位車輛柵格，柵格分割后進一步進行車標分析，實現(xiàn)車型的準確識別。在現(xiàn)實應(yīng)用中，相比其它的直接對車臉圖像分析進行車標識別的方法，本文方法更具有實用性和創(chuàng)新性。

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Localization method of car face grid based on image features*

ZHANG You-fen1,2， LI Yu-hui1,2， PAN Yi1,2

(1.School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500,China; 2.Intelligent Image Processing Research Center of Intelligent Transportation System Engineering Technology Research Center of Yunnan Province,Kunming 650500,China)

In order to solve the bottleneck of vehicle recognition in intelligent transportation system，and find a way to accurately locate the vehicle logo,a new method is presented based on the Adaboost algorithm to locate the car face.After binaryzation image processing,projection of the horizontal gradient and vertical gradient of the binaryzation image is used to locate the grid,provide a new method for identification of the subsequent logo.Experimental results show that this method is of great significance both in theory and in practice.

Adaboost; logo recognition; logo positioning; grid positioning

10.13873/J.1000—9787(2017)09—0064—03

2016—09—22

國家自然科學基金資助項目(61363043)

TN 919

A

1000—9787(2017)09—0064—03

張有芬(1990-)，女，碩士研究生，主要研究方向為計算機圖像處理。

李玉惠，通訊作者，E-mail：1484946977@qq.com。