貼片式中心對稱區域三元圖樣

本 論 文 所 提 出 的 貼 片 式 中 心 對 稱 區 域 三 元 圖 樣 (Three-Patch Center Symmetric Local Ternary Pattern, TPCS-LTP)是將 GEI 影像執行 CS-LTP 後，應 用 TP-LBP 裡三貼片的概念，也就是將 TP-LBP 中 LBP 的運算部分更改為 CS-LTP 運算，最終獲得 TPCS-LTP 的特徵值。TPCS-LTP 特徵提取的運作流程包含四個 程序：CS-LTP 運算、區塊切割、對各區塊進行 Three-Patch 運算和直方圖統計與 合併，運作流程如圖 3.16 所示。而 TPCS-LTP 的運算公式如公式(8)與(9)所示。

𝑇𝑃𝐶𝑆 − 𝐿𝑇𝑃_{𝑟,𝑁,𝑤,𝑎}

= ∑ 𝑓(∣ 𝐶𝑆𝐿𝑇𝑃_𝑔𝑖− 𝐶𝑆𝐿𝑇𝑃_𝑔𝑐 ∣

𝑁−1

𝑖=0

−∣ 𝐶𝑆𝐿𝑇𝑃_{𝑔𝑖−𝑎}− 𝐶𝑆𝐿𝑇𝑃_𝑔𝑐 ∣) × 2^𝑖, (8)

𝑓(𝑥) = {1, if 𝑥 ≥ 𝑇₂

0, if 𝑥 < 𝑇₂ , (9)

其中，N 代表周圍所選取的區塊數目，g 代表該點灰階值，𝐶𝑆𝐿𝑇𝑃_𝑔𝑖為對 i 相素位 置進行 CS-LTP 運算，𝐶𝑆𝐿𝑇𝑃_𝑔𝑐為中心區塊的中心像素灰階值，a 表示各區塊間的 間距，r 表示各區塊中心位置與中心區塊的間距，與𝑇₂是門檻值。

在進行 Three-Patch 運算之前，我們需要先對 GEI 影像進行區塊切割，將影 像切割成多個不重疊(non-overlapping)的子區塊，這個步驟能夠使我們以更多的 維度特徵來描述一張影像，以獲得更具代表的特徵資訊。如圖 3.17 所示，我們

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將某步態 GEI 影像切割為 N 個區塊，分別對各區塊進行 TPCS-LTP 的運算，最 後將各區塊的特徵直方圖串接，即可得到經過區塊切割後的 TPCS-LTP 特徵直方 圖。

GEI影像

區塊切割

對區塊進行Three-Patch運算

判斷是否為最後區塊

直方圖統計與合併 否

是

TPCS-LTP特徵輸出 區塊數+1

對影像進行CS-LTP運算 TPCS-LTP

圖 3.16：TPCS-LTP 運作流程示意圖

Feature Histogram R1

RN

R2

. . . .

H1 H2 HN

TPCS-LTP value

圖 3.17：區塊式紋理特徵擷取與直方圖建構示意圖

我們能夠藉由 TPCS-LTP 運算後的特徵值，取得 TPCS-LTP 的影像，如圖 3.18 所示。

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(a)原始影像 (b) CS-LTP 影像

(b) TP-LBP 影像 (d)TPCS-LTP 影像 圖 3.18：原始影像與不同運算方法後所產生的影像

由圖 3.18 中可以看出，TPCS-LTP 影像在背部紋理的部份，能夠區分出背部以及 手部的擺幅，相較於 CS-LTP 影像與 TP-LBP 影像在紋理的特徵的提取上，有較 佳的表述效果。因此，本論文使用 TPCS-LTP 作為特徵提取的方法。

本論文使用 TPCS-LTP 來進行步態特徵的描述，藉以達到辨識身份的效果。

接下來我們將說明為何我們的方法，能夠運用在身份的分類上。如圖 3.19 所示，

該圖包含 6 種不同的身份，分別為圖 3.19(a)至(f)，每種身份的影像中，上列三 張影像為 GEI 影像，下列三張影像為 TPCS-LTP 影像，其中(i)為正常行走，(ii) 為攜帶包包行走，(iii)為穿著大衣行走的影像，我們可以由圖 3.19 中不同的身份 影像看出，同樣是正常行走的狀態每個人卻有不同的特徵，其中較為明顯的就是 手部與腳部的擺幅。由於每個人的行走習慣不同，例如：有的人手部擺幅較大或 是腳步的步伐較大；因此，我們可以藉由 TPCS-LTP 特徵擷取，以突顯出一個人 的步態特徵，達到身份辨識的目的。

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(i)正常行走 (ii)攜包行走 (iii)穿著大衣行走 (a)身份 1 的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

(i)正常行走 (ii)攜包行走 (iii)穿著大衣行走 (b)身份 2 的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

(i)正常行走 (ii)攜包行走 (iii)穿著大衣行走 (c)身份 3 的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

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(i)正常行走 (ii)攜包行走 (iii)穿著大衣行走 (d)身份 4 的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

(i)正常行走 (ii)攜包行走 (iii)穿著大衣行走 (e)身份 5 的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

(i)正常行走 (ii)攜包行走 (iii)穿著大衣行走 (f)身份 6 的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

圖 3.19：不同的身份在各種狀態下的 GEI 影像與 TPCS-LTP 影像

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