[發明專利]在草圖與照片匹配中用于手繪草圖的感知偏差水平估算

有效

• 申請號: 201210553808.3
• 申請日: 2012-12-19
• 公開（公告）號: CN103034849A
• 公開（公告）日: 2013-04-10
• 發明（設計）人: 胡大鵬;李志前;黃君義
• 申請（專利權）人: 香港應用科技研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262
• 代理人: 張春媛;閻娬斌

技術領域

本發明一般涉及從視頻或照片中提取對象，其中該對象與作為參考提供的手繪草圖匹配。本發明具體涉及直接來自草圖本身而不涉及額外的數據庫的手繪草圖的提取的特征的感知偏差水平的自動估算。

背景技術

在一些計算機應用中，需要在視頻片段或照片中搜索與手繪草圖提供的參考圖像匹配的對象。公知地，這些應用中重要的一個應用是法律實施，其中犯罪嫌疑人的圖片作為畫家根據目擊者的描述準備的手繪草圖被給出。

在一個通用的方法中，如下執行與手繪草圖相匹配的對象的計算機搜索：首先提取草圖的特征（亮度、顏色、梯度、邊緣、肌理等）的統計信息，然后識別視頻片段或照片中具有特征的類似統計信息的對象。對于攝像機捕獲的照片/視頻和手繪草圖，統計信息依賴于在圖像中編碼的視覺內容。照片/視頻真實地展示了攝像機捕獲了什么、而草圖展示了通常畫家或作者的感知內容。因為草圖某種程度上包括作者感知偏差的因素。考慮匹配對象搜索中草圖的感知偏差是期望的，從而增強匹配的成功率。

在WO2004/027692中，公開了增強草圖與照片匹配的成功率的方法。在該方法中采用了如下手段：將照片圖像轉換為偽草圖或者將原始手繪草圖轉換成偽照片，使得在轉換后照片和原始草圖之間的差異減小，由此有助于計算機搜索。在存在優選的包含所有可能草圖類型的數據庫的情況下實施這樣的轉換，這個要求很難實現。在缺乏這樣的大的數據庫的情況下，包含足夠數量的照片-草圖對的例子的較小的數據庫可以用于幫助訓練運行中的轉換器。但是在WO2004/027692中公開的方法的實現中不可避免地需要額外的數據庫。

在作者為Folco?Banfi，提交給Universitéde?Fribourg(Suisse),2000,名稱為“Content-Based?Image?Retrieval?Using?Hand-Drawn?Sketches?and?LocalFeatures:a?Study?on?Visual?Dissimilarity”的論文中，公開了與估算感知偏差水平效果類似的加權機制。對于以某種類型的草圖風格或輪廓具體繪制的草圖，加權機制給出了預先定義或預先計算的權重。除了加權機制僅用于具體類型的草圖風格的限制之外，權重是固定的并且沒有考慮一個手繪草圖和另一個手繪草圖之間的個體差異而獲得。基于對象搜索中要使用的草圖自動計算權重是更期望的。

本領域中存在如下需要：自動計算為手繪草圖估算的感知偏差水平而計算中不需要額外的數據庫。

發明內容

本發明的一個方面允許基于草圖本身自動估算關于手繪草圖的特征的感知偏差水平。用于給自動估算的方法包括使用期望最大化張量投票（EMTV）方法來分析特征的統計分布。如下分析統計分布：首先形成具有由感知偏差水平表征的統計分布的信息的目標函數，并且然后根據一組迭代更新規則來最大化該目標函數。目標函數由等式（5）給出，并且該組迭代更新規則由等式（6）-（12）給出，其中等式（5）-（12）將在以下說明書中示出。

前述用于自動地估算感知偏差水平的方法可以并入從圖像或視頻數據庫檢索一個或多個對象的方法，其中所述一個或多個對象與手繪草圖匹配。在檢索方法中，選擇一個或多個候選特征。對于所述一個或多個候選特征中選定的候選特征，根據前述用于自動地估算感知偏差水平的方法來估算關于草圖的選定的候選特征的感知偏差水平。結果，生成所述一個或多個候選特征的每一個的感知偏差水平。從所述一個或多個候選特征中選擇一個或多個采用的特征。如下完成該選擇：在所述一個或多個候選特征中消除一個或多個不重要的候選特征，其中為所述一個或多個不重要的候選特征的任一個生成的感知偏差水平小于閾值。然而，如果為所述一個或多個候選特征生成的全部感知偏差水平均小于閾值，選擇其感知偏差水平在對所述一個或多個候選特征生成的感知偏差水平中為最大的一個候選特征。注意該一個候選特征是選自所述一個或多個候選特征。在數據庫中進行搜索以辨識與草圖匹配的該一個或多個對象。根據所述一個或多個采用的特征由相似性測量進行搜索。在相似性測量中，選定的采用的特征的貢獻由為選定的采用的特征生成的感知偏差水平加權，所述選定的采用的特征是所述一個或多個采用的特征中的任一個。