用于人员检测的 Emgu 训练 SVM - C#

Question

我在网上搜索了很多，找不到任何简单的解决方案。

我正在尝试创建一个人员检测器，对于这个项目，我选择了 Emgu 库。

目前我能够检测到人，但成功率不高。

我正在尝试训练我的 SVM，我在这篇文章中看到：SVM classifier based on HOG features for “object detection” in OpenCV 我需要训练的过程：

第 1 步）准备一些您要检测的对象的训练图像（正样本）。此外，您还需要准备一些没有感兴趣对象的图像（负样本）。

第 2 步）检测训练样本的 HOG 特征，并使用该特征训练 SVM 分类器（OpenCV 中也提供）。

步骤 3) 在 HOGDescriptor::setSVMDetector() 方法中使用训练好的 SVM 分类器的系数。

我有一些训练图像，我正在使用这行代码来提取 HOG 特征：

public static Image<Bgr, Byte> Resize(Image<Bgr, Byte> im)
    {
        return im.Resize(64, 128,   Inter.Linear);
    }
    public static float[] GetVector(Image<Bgr, Byte> im)
    {
        HOGDescriptor hog = new HOGDescriptor();    // with defaults values
        Image<Bgr, Byte> imageOfInterest = Resize(im);
        Point[] p = new Point[imageOfInterest.Width * imageOfInterest.Height];
        int k = 0;
        for (int i = 0; i < imageOfInterest.Width; i++)
        {
            for (int j = 0; j < imageOfInterest.Height; j++)
            {
                Point p1 = new Point(i, j);
                p[k++] = p1;
            }
        }

        return hog.Compute(imageOfInterest, new Size(8, 8), new Size(0, 0), p);
    }

但我找不到如何训练我的 SVM（上述步骤的第 2 步）。

Answer 1

我已经做到了。 注意：它有一些我还没有解决的问题，因为它有太多的 HoG 功能。

代码是：

//GetVector - function from people detection file 
float[] hog = GetVector(new Image<Bgr, byte>(image));

 svm.TrainAuto(new TrainData(training_mat, Emgu.CV.ML.MlEnum.DataLayoutType.RowSample, lables));

Answer 2

使用 OpenCV 进行人员检测并不简单（EmguCV 只是它的 C# 包装器）。人们可以采取不同的姿势：正面、侧面、手上/下等。这比使用 HAAR Cascade (http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html#gsc.tab=0) 检测人脸更加复杂。

您需要重新考虑您的方法，因为您使用 XBox Kinect 的机会要大得多。 Kinect SDK 具有检测人的必要功能。看看这个答案：https://stackoverflow.com/a/10584231/1786034