[發明專利]對象檢測方法、對象檢測設備以及圖像拾取設備有效
| 申請號: | 201210550321.X | 申請日: | 2012-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN103870798A | 公開(公告)日: | 2014-06-18 |
| 發明(設計)人: | 姜涌;胥立豐 | 申請(專利權)人: | 佳能株式會社 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所 11038 | 代理人: | 魏小薇 |
| 地址: | 日本*** | 國省代碼: | 日本;JP |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 對象 檢測 方法 設備 以及 圖像 拾取 | ||
技術領域
本發明涉及一種對象檢測方法、對象檢測設備以及包含所述對象檢測設備的圖像拾取設備。
背景技術
在對象識別、圖像檢索以及圖像注冊等的處理中,對圖像中的視覺對象進行的分析是重要的。在很多應用領域中都涉及這樣的處理,所述很多應用領域諸如是(安保用途的)監視、視頻取證以及用于計算機輔助診斷的醫療圖像分析等。特別地,由于對于發展與真實世界相關的系統的需求的增長,對象識別已吸引了越來越多的關注。
在常規對象識別方法中,使用基于學習/訓練的分類器,對于所述基于學習/訓練的分類器,分類器參數的學習/訓練過程是不可缺少的。然而,使用一個對象(例如,狗)的具體樣本而通過學習/訓練過程獲得的分類器可能不能對于另一對象(例如,貓)獲得好的性能。為了使分類器對于其它對象獲得好的性能,不得不使用所述另一對象的具體樣本來重新執行另一學習/訓練過程,以便將分類器從用于所述一個對象的分類器修改為用于所述另一對象的分類器。這并不靈活而且花費很長時間。
用于解決以上問題的一種方法是訓練用于特定對象類型(例如,包括狗和貓的寵物)的通用分類器,但是這種通用分類器將使精度下降,并且檢測出用戶并不關心的對象。例如,即使用戶僅希望在圖像中檢測出狗,也會從該圖像中檢測出貓。
在美國專利申請公布No.US2010014721A1以及美國專利公告No.US7558408B1、No.US7555148B1和No.US7551755B1中討論了用于解決以上問題的另一方法。這些專利文獻中公開的方法首先使用某一對象類型的通用分類器(例如,用于寵物的分類器)來定位圖像中的候選對象的位置,然后使用具體分類器(例如,用于貓的分類器)來判斷該候選對象是否恰好是感興趣的對象。該方法已被用于照相機中。根據這種方法,可以由用戶事先注冊若干個具體分類器(例如,用于貓的分類器、用于一種狗的分類器和用于另一種狗的分類器),并且,用戶可以在拍攝圖片之前選擇用于要聚焦的對象的具體分類器之一。該照相機可被配置為自動聚焦于從取景器中顯示的圖像檢測到的對象。
然而,本發明的發明人發現,上述專利文獻中公開的方法也并不足夠好,這是因為能夠被檢測的具體對象還是有限的,而且僅僅由用戶事先注冊的具體對象才能被檢測到。
發明內容
在對象檢測技術中通常涉及兩個步驟,即訓練的步驟和檢測的步驟。在訓練的步驟中,通過使用對象的一個或更多個樣本進行訓練來獲得分類器。然后,在檢測的步驟中,這樣獲得的分類器被用于檢測對象。為了獲得穩定且精確的分類器,對于訓練一般需要相當大量的樣本,而相當大量的樣本將導致增大的計算量,這使得訓練是耗費時間的。在需要實時訓練分類器的情況下,或者在計算能力有限的情況下(例如在應用嵌入式系統的情況下),常規技術無法滿足要求。另一方面,如果試圖通過簡單減少樣本數量來縮短用于訓練分類器的時間,則通過這樣的訓練獲得的分類器將不會足夠穩定,并且對于諸如對象的姿態、照明條件或視角等因素將會非常敏感。
因此,本發明所要解決的技術問題之一是提供用于對象檢測的新技術,該用于對象檢測的新技術對于各種對象都具有靈活性和精確性。此外,還期望該新技術具有可接受的效率。
為了解決至少一個技術問題,本發明提供一種對象檢測方法,包括:通用模型存儲步驟,事先離線地存儲用于特定對象類型的通用模型,所述通用模型描述預計在所述特定對象類型的單個對象中共同存在的多個部件;樣本圖像接收步驟,接收對一個或多個樣本圖像的輸入,所述一個或多個樣本圖像中的每一個均包含同一查詢對象,所述查詢對象是所述特定對象類型的對象;對象檢測器創建步驟,利用所述通用模型和所述一個或多個樣本圖像,創建專用于所述查詢對象的檢測器;以及對象檢測步驟,利用所創建的專用于所述查詢對象的檢測器,從目的圖像中檢測所述查詢對象。
此外,為了解決上述技術問題,本發明提供一種對象檢測設備,包括:通用模型存儲單元,被配置為事先離線地存儲用于特定對象類型的通用模型,所述通用模型描述預計在所述特定對象類型的單個對象中共同存在的多個部件;樣本圖像接收單元,被配置為接收對一個或多個樣本圖像的輸入,所述一個或多個樣本圖像中的每一個均包含同一查詢對象,所述查詢對象是所述特定對象類型的對象;對象檢測器創建單元,被配置為利用所述通用模型和所述一個或多個樣本圖像,創建專用于所述查詢對象的檢測器;以及對象檢測單元,被配置為利用所創建的專用于所述查詢對象的檢測器,從目的圖像中檢測所述查詢對象。
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