周德良

摘 要：采用OpenPose與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)人體整體或局部行為進(jìn)行分類檢測(cè)，首先利用人體姿態(tài)估計(jì)算法獲得人體骨架節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)，然后利用BP分類網(wǎng)絡(luò)對(duì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練與學(xué)習(xí)。檢測(cè)不同整體行為的分類模型，訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)100%，網(wǎng)絡(luò)損失僅為0.091，實(shí)測(cè)各類準(zhǔn)確率及總體準(zhǔn)確率均達(dá)100%;檢測(cè)局部行為的分類模型，訓(xùn)練準(zhǔn)確率亦達(dá)100%，網(wǎng)絡(luò)損失小于10-6，實(shí)測(cè)各類準(zhǔn)確率及總體準(zhǔn)確率均達(dá)100%;OpenPose與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法不僅可以實(shí)現(xiàn)不同整體行為或局部行為快速、準(zhǔn)確的分類檢測(cè)任務(wù)，同時(shí)還克服了傳統(tǒng)行為檢測(cè)方法的不足，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確、更快速的分類檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);OpenPose;行為識(shí)別;隱藏層

中圖分類號(hào)：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

隨著人體行為識(shí)別技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的快速發(fā)展，行為檢測(cè)和識(shí)別[1-3]在人機(jī)交互、視頻監(jiān)控和基于內(nèi)容的視頻檢索等領(lǐng)域變得越來(lái)越重要，已引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注，并成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題。行為檢測(cè)主要是對(duì)視頻或視頻流中人體行為模式進(jìn)行分析與識(shí)別，并分析判斷是否發(fā)生了指定的目標(biāo)行為，比如站立、坐著、躺臥等，當(dāng)檢測(cè)到指定目標(biāo)行為后則執(zhí)行后續(xù)相關(guān)操作。傳統(tǒng)的行為檢測(cè)方法主要包括模板匹配法、狀態(tài)空間法以及基于模型[4]的方法，這些方法普遍存在識(shí)別準(zhǔn)確率低、識(shí)別可靠性差等問(wèn)題，難以滿足對(duì)海量圖片進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的行為檢測(cè)的需求。本文采用“姿態(tài)估計(jì)”與“分類網(wǎng)絡(luò)”相結(jié)合的方法，即利用OpenPose[5-8]與BP分類網(wǎng)絡(luò)[9-13] 相結(jié)合的方法對(duì)視頻或視頻流中的目標(biāo)行為進(jìn)行識(shí)別：首先，基于 OpenPose提取圖像中的人體骨架節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù);再次，將骨架節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)作為 BP 分類網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練與學(xué)習(xí);最后，利用分類檢測(cè)模型輸出行為檢測(cè)結(jié)果。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11-13]是誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)稱，是一種按照誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其以網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值與期望輸出值之間的誤差均方差為目標(biāo)函數(shù)，利用梯度下降法使目標(biāo)函數(shù)最小以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括輸入層、隱藏層、輸出層[14]，其中隱藏層可以包括一層或多層，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不存在層與層之間的局部連接，而是全部保持全連接狀態(tài)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，可以對(duì)任一種非線性輸入輸出關(guān)系進(jìn)行逼近，在解決一些非線性問(wèn)題方面非常突出，已廣泛應(yīng)用在分類識(shí)別、模式識(shí)別、函數(shù)逼近、回歸預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練流程：輸入信號(hào)經(jīng)輸入層輸入，通過(guò)隱含層的復(fù)雜計(jì)算由輸出層得到網(wǎng)絡(luò)輸出，以網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出之間的誤差均方差為目標(biāo)函數(shù)，若目標(biāo)函數(shù)不滿足期望要求，則將誤差信號(hào)通過(guò)誤差反向傳播算法，由輸出層向輸入層逐層反傳并分?jǐn)偨o各層所有單元，并根據(jù)各單元誤差信號(hào)計(jì)算梯度來(lái)更新各單元權(quán)值及相關(guān)參數(shù)，參數(shù)更新后輸入信號(hào)再次由輸入層輸入網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)上述過(guò)程，直到目標(biāo)函數(shù)滿足期望要求，或迭代過(guò)程達(dá)到預(yù)先設(shè)定的訓(xùn)練次數(shù)為止。

2 OpenPose

OpenPose算法[5-8]是由美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15-16]和監(jiān)督學(xué)習(xí)并以caffe[17-18]為框架開(kāi)發(fā)的人體姿態(tài)估計(jì)算法，該算法是自下而上的估計(jì)算法，即先得到關(guān)節(jié)點(diǎn)位置再獲得人體骨架。OpenPose是第一個(gè)用于多人二維姿態(tài)檢測(cè)的開(kāi)源實(shí)時(shí)系統(tǒng)，它可以獲得人體骨架節(jié)點(diǎn)并將它們很好地關(guān)聯(lián)起來(lái)，不會(huì)受到畫(huà)面中人數(shù)、人的位置與比例、以及人與人間肢體互動(dòng)的影響，同時(shí)，畫(huà)面中人數(shù)增加不會(huì)影響OpenPose的檢測(cè)實(shí)時(shí)性。OpenPose可以實(shí)現(xiàn)二維多人關(guān)鍵點(diǎn)實(shí)時(shí)識(shí)別，包括18個(gè)身體關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別、70個(gè)面部關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別、以及42個(gè)左右手關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別，圖2所示為18個(gè)身體關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別效果圖。因此，OpenPose可以實(shí)現(xiàn)面部表情、軀干、四肢及手指的姿態(tài)估計(jì)，適用于單人和多人實(shí)時(shí)檢測(cè)，且具有很好的魯棒性。

OpenPose的主體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用VGGNet網(wǎng)絡(luò)[19]作為骨架，然后采用兩個(gè)分支網(wǎng)絡(luò)分別回歸關(guān)節(jié)點(diǎn)位置 S 和像素點(diǎn)在骨架中的走向 L;兩個(gè)分支網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是多階段迭代的，每個(gè)階段計(jì)算一次損失函數(shù)，然后將L、S以及通過(guò)VGGNet提取的原始圖像特征連結(jié)后繼續(xù)下一階段的訓(xùn)練。圖3所示為OpenPose的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，其中 F 是通過(guò) VGGNet 提取出的原始圖像的特征，下標(biāo) 1 和 2 分別表示多階段迭代中的第一階段和第二階段。

3 整體行為分析

3.1 數(shù)據(jù)采集與處理

本文共采集站立、坐著、躺著共3類整體行為圖片，每類行為圖片均利用usb攝像頭采集1 250張，其中1 000張用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，余下250張用于網(wǎng)絡(luò)實(shí)際測(cè)試。每類行為圖片均利用攝像頭從正面進(jìn)行采集，且采集過(guò)程中四肢、軀干保持自然狀態(tài)，無(wú)抬腿、摸頭、傾斜等有意狀態(tài)。利用OpenPose 對(duì)上述3類行為圖片中人體骨架節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)位置信息進(jìn)行提取，由此可得到軀干、四肢、頭部等部位共18個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)（包括鼻子、脖子、右肩、右肘、右腕、左肩、左肘、左腕、右髖、右膝、右踝、左髖、左膝、左踝、右眼、左眼、右耳、左耳）的位置信息，并保存在json文件內(nèi)。

3.2 特征提取與學(xué)習(xí)

站立、坐著、躺著這3類整體行為主要與左右臂、左右腿和脖子共13個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)有關(guān)，因此僅從json文件內(nèi)提取這13個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)位置信息作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，然后利用訓(xùn)練所得模型對(duì)實(shí)際行為數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，從而得到最終的結(jié)果分類與輸出，具體流程如圖4所示。

5 結(jié)論

（1）對(duì)每類250個(gè)共計(jì)750個(gè)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際測(cè)試發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是整體行為分類檢測(cè)，還是局部行為分類檢測(cè)，OpenPose與BP分類網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法均可以實(shí)現(xiàn)各類行為檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)100%，總體檢測(cè)準(zhǔn)確率亦達(dá)到100%。

（2）OpenPose與BP分類網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的行為檢測(cè)方法，具有較好的行為檢測(cè)普適性，其不僅可以對(duì)軀干整體產(chǎn)生的整體行為進(jìn)行準(zhǔn)確、快速、有效的分類檢測(cè)，對(duì)局部軀干產(chǎn)生的局部行為同樣可以達(dá)到很好的分類檢測(cè)效果。

（3）OpenPose與BP分類網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法收斂速度快、訓(xùn)練耗時(shí)短，且克服了傳統(tǒng)行為檢測(cè)方法效率低、準(zhǔn)確率低、可靠性差等不足，能夠?qū)Υ笈啃袨閳D片進(jìn)行更高效、更準(zhǔn)確、更快速的行為分類檢測(cè)。

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（責(zé)任編輯：于慧梅）