[發明專利]一種圖像檢測方法及裝置

無效

• 申請號: 200910085796.4
• 申請日: 2009-06-01
• 公開（公告）號: CN101635028A
• 公開（公告）日: 2010-01-27
• 發明（設計）人: 謝東海;黃英
• 申請（專利權）人: 北京中星微電子有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司
• 代理人: 黃志華

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像檢測方法及裝置。

背景技術

人臉特征點位置是人臉識別和人機交互等應用中最重要的信息之一，對于視頻處理技術而言，如何快速準確地跟蹤到人臉特征點的位置極為關鍵。

傳統的人臉部特征點跟蹤方法一般都基于假定幀間跟蹤目標具有很強的相似性，采用最小均方誤差或直方圖等標準來衡量幀間跟蹤目標的相似性，找到最滿足相似性的候選作為跟蹤結果。

人臉上變化最豐富的器官是嘴巴，對嘴巴進行跟蹤是一個很困難的問題。目前嘴巴跟蹤的主要方法是基于活動形狀模型(ASM，Active?Shape?Model)和活動外觀模型(AAM，Active?Appearance?Model)的實時定位跟蹤方法等。

但是，現有的ASM和AAM的算法復雜，往往需要很大的計算量，運算起來很慢，并且計算結果不夠準確，無法滿足實時處理要求，因此，現有技術中的嘴巴檢測效果并不是很好。

發明內容

本發明實施例提供了一種圖像檢測方法及裝置，用以降低對圖像中的嘴巴進行檢測的復雜度，并且提高對圖像中的嘴巴進行檢測的準確性和速度。

本發明實施例提供的一種圖像檢測方法包括：

通過對當前幀圖像進行嘴巴檢測，初步確定當前幀圖像上的嘴巴特征點；

對所述嘴巴特征點所在的位置區域進行嘴巴特征點的局部搜索，重新確定當前幀圖像上的嘴巴特征點；

利用預先設置的嘴巴模型對所述重新確定的嘴巴特征點所在的位置區域進行形狀約束，最終確定當前幀圖像上的嘴巴特征點。

本發明實施例提供的一種圖像檢測裝置包括：

初步確定單元，用于通過對當前幀圖像進行嘴巴檢測，初步確定當前幀圖像上的嘴巴特征點；

重新確定單元，用于對所述嘴巴特征點所在的位置區域進行嘴巴特征點的局部搜索，重新確定當前幀圖像上的嘴巴特征點；

最終確定單元，用于利用預先設置的嘴巴模型對所述重新確定的嘴巴特征點所在的位置區域進行形狀約束，最終確定當前幀圖像上的嘴巴特征點。

本發明實施例，通過對當前幀圖像進行嘴巴檢測，初步確定當前幀圖像上的嘴巴特征點；對所述嘴巴特征點所在的位置區域進行嘴巴特征點的局部搜索，重新確定當前幀圖像上的嘴巴特征點；利用預先設置的嘴巴模型對所述重新確定的嘴巴特征點所在的位置區域進行形狀約束，最終確定當前幀圖像上的嘴巴特征點，從而降低了對圖像中的嘴巴進行檢測的復雜度，并且提高了對圖像中的嘴巴進行檢測的準確性和速度。

附圖說明

圖1為本發明實施例提供的一種圖像檢測裝置的結構示意圖；

圖2為本發明實施例提供的一種圖像檢測方法的總體流程示意圖；

圖3為本發明實施例提供的一種圖像檢測方法的具體流程示意圖。

具體實施方式

本發明實施例提供了一種圖像檢測方法及裝置，用以降低對圖像中的嘴巴進行檢測的復雜度，并且提高對圖像中的嘴巴進行檢測的準確性和速度。

本發明實施例提供的技術方案，主要針對嘴巴的定位與跟蹤，當然對于其他目標物體的定位與跟蹤，同樣也可以采用本發明實施例提供的技術方案。

本發明實施例從整體上分兩步來進行嘴巴特征點的跟蹤，第一步是利用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法來進行特征點的跟蹤，第二步利用尺度不變特征變換(SIFT，Scale?Invariant?Feature?Transform)算法訓練嘴巴特征點模型來進行局部精細搜索，每次跟蹤結束后都利用ASM模型來對跟蹤到的所有嘴巴上的特征點進行形狀約束，即通過搜索到的嘴巴特征點，確定嘴巴的形狀及位置。

KLT是基于圖像的灰度和梯度信息來對目標物體的特征點進行跟蹤的，可以較準確的跟蹤灰度變化比較平緩的特征點，但是不能跟蹤運動比較劇烈且灰度變化明顯的特征點。SIFT特征是一種對圖像灰度、圖像變形和尺度變換都比較魯棒的特征，可以用來描述變形比較劇烈的特征點，比如嘴巴特征點。ASM可以從整體上對跟蹤到的點進行形狀約束，使跟蹤后的點在整體形狀上符合嘴巴的形狀。

下面結合附圖對本發明實施例提供的技術方案進行說明。

參見圖1，本發明實施例提供的一種圖像檢測裝置包括：

初步確定單元11，用于通過對當前幀圖像進行嘴巴檢測，初步確定當前幀圖像上的嘴巴特征點。

形狀約束單元12，用于利用預先設置的嘴巴模型，對所述初步確定單元11初步確定的嘴巴特征點所在的位置區域進行形狀約束。