[發(fā)明專利]一種場景識別方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310561420.2
• 申請日: 2013-11-12
• 公開（公告）號: CN103617432B
• 公開（公告）日: 2017-10-03
• 發(fā)明（設計）人: 左坤隆;張洪剛;趙凱莉
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 深圳市深佳知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙)44285
• 代理人: 唐華明

1.一種場景識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理圖像；

按照預設優(yōu)先級識別所述待處理圖像的場景信息，所述場景信息為人臉場景、逆光場景、夜間場景、風景場景、微距場景、文本場景中的一個；

所述夜間場景的判斷方法包括：

提取所述待處理圖像的顏色和邊緣的方向性描述符CEDD，并由預先訓練的支持向量機SVM分類器預測所述待處理圖像的場景信息為夜間場景的概率P₁；

獲取所述待處理圖像的曝光信息，并查找預設數(shù)據(jù)庫，獲得所述待處理圖像的場景信息為夜間場景的概率P₂，所述預設數(shù)據(jù)庫保存有曝光信息與場景信息為夜間場景的概率的對應關系；

利用P₁和P₂計算所述待處理圖像為夜間場景的后驗概率和非夜間場景的后驗概率；

判斷所述夜間場景的后驗概率是否大于所述非夜間場景的后驗概率，如果是，則判定所述待處理圖像為夜間場景；否則判定所述待處理圖像不是夜間場景。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照預設優(yōu)先級識別所述待處理圖像的場景信息，包括：

判斷所述待處理圖像的場景信息是否為人臉場景；

如果不是人臉場景，則繼續(xù)判斷所述待處理圖像的場景信息是否為逆光場景；

如果不是逆光場景，則繼續(xù)判斷所述待處理圖像的場景信息是否為夜間場景；

如果不是夜間場景，則將所述待處理圖像的場景信息確定為風景場景、微距場景、文本場景中的一種。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷所述待處理圖像的場景信息是否為人臉場景，包括：

利用級聯(lián)分類器判斷所述待處理圖像是否包含人臉圖像，如果包含，則從所述待處理圖像中摳取人臉區(qū)域；如果不包含，則判定所述待處理圖像的場景信息不是人臉場景；

對所述人臉區(qū)域進行膚色檢測，驗證包含所述人臉區(qū)域的待處理圖像的場景信息是否為人臉場景。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，如果所述待處理圖像為彩色圖像，則所述方法還包括：

在所述利用級聯(lián)分類器判斷所述待處理圖像是否包含人臉圖像之前，

將所述待處理圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。

5.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷所述待處理圖像的場景信息是否為逆光場景，包括：

生成所述待處理圖像的亮度空間圖像，并提取所述待處理圖像的亮度直方圖；

判斷所述亮度直方圖是否符合逆光圖像的亮度值分布特性，如果符合，則判定所述待處理圖像的場景信息為逆光場景；否則判定所述待處理圖像的場景信息不是逆光場景。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在判定所述亮度直方圖符合所述逆光圖像的亮度值分布特性之后，

利用邊緣檢測法獲取所述待處理圖像包含的亮光源的個數(shù)；

判斷所述亮光源的個數(shù)是否大于預設閾值，如果大于所述預設閾值，則判定所述待處理圖像的場景信息不是逆光場景；否則判定所述待處理圖像的場景信息是逆光場景。

7.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述待處理圖像的場景信息確定為風景場景、微距場景、文本場景中的一種，包括：

提取所述待處理圖像的顏色和邊緣的方向性描述符CEDD，并由預先訓練的支持向量機SVM分類器識別所述待處理圖像的場景信息為風景場景、微距場景、文本場景中的一種。

8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其特征在于，獲得所述預先訓練的SVM分類器的方式，包括：

獲取多個樣本圖像，所述樣本圖像的場景信息為風景場景、微距場景或者文本場景；

提取所述樣本圖像的CEDD特征，并標識樣本圖像的場景信息；

將具有不同場景信息的樣本圖像的CEDD特征輸入到SVM分類器進行訓練，獲得最優(yōu)參數(shù)，形成所述預先訓練的SVM分類器。

9.根據(jù)權利要求1-8任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述按照預設優(yōu)先級識別所述待處理圖像的場景信息之后，

調(diào)用所述場景信息對應的場景模式，進行照片拍攝。