8、利用部分头部信息实现观众人群图像中的人体检测

利用部分头部信息实现观众人群图像中的人体检测

在图像理解领域，人体检测有着广泛的应用，像监控、群体行为建模、语义上下文提取以及人群灾难预防等。然而，在观众人群图像里进行人体检测却极具挑战性，因为人群数量众多、人体部分尺寸小且存在遮挡。

人体检测方法概述

人体检测技术主要有自上而下和自下而上两种途径：
- 自上而下方法 ：直接从图像中检测完整人体，不检测人体的各个部分。但在人体有重叠的情况下，由于遮挡问题，很难检测到完整的人体，所以在密集人群图像中不太适用。
- 自下而上方法 ：先定位人体的各个部分，再将它们组合成完整的人体。不过，这种方法存在关节配对和计算复杂度高的问题。随着图像中人数的增加，潜在的关节对数量会呈指数级增长，而且在密集人群中，错误配对的可能性也很高，同时人体部分的遮挡还会进一步降低检测效果。

观众人群场景的特点

以体育场的观众人群为例，这是一种典型的密集人群场景。从正面拍摄的人群图像中，观众的头部通常是露出的，且尺寸变化有限，但后面观众的身体会被前面的观众遮挡，导致可见身体部分存在差异。此外，体育场的人群大多时候处于坐姿，身体运动水平较低，这与行人等其他人群场景不同，因此依赖人体运动信息的检测技术，如行人检测技术，并不适用于观众人群视频的检测。所以，需要一种基于图像的检测技术，它既不需要运动信息，又能处理人数/部分增加、人体遮挡和低图像分辨率等问题。

图像检测面临的挑战

基于图像的头部和人体检测由于身体部分的低分辨率而具有挑战性。低分辨率减少了图像中详细面部和身体特征的可用性，因此需要依靠不依赖详细形状可见性的检测技术