[發明專利]GPU優化和在線基于單高斯的皮膚似然估計

有效

• 申請號: 201680082615.0
• 申請日: 2016-03-25
• 公開（公告）號: CN108701355B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 徐琳;楊柳;姚安邦;陳玉榮
• 申請（專利權）人: 英特爾公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 李麗

本文描述了用于執行單高斯皮膚檢測的系統。該系統包括存儲器和處理器。該存儲器被配置為接收圖像數據。該處理器被耦合到該存儲器。該處理器基于與圖像數據相關聯的皮膚主導區域生成單高斯皮膚模型并基于與圖像數據相關聯的第二區域生成單高斯非皮膚模型，并且基于單高斯皮膚模型和單高斯非皮膚模型經由區別皮膚似然函數來對與圖像數據相關聯的個體像素進行分類，以生成與圖像數據相關聯的皮膚標簽數據。

背景技術

在圖像處理和計算機視覺情境中，基于顏色的皮膚檢測技術可以用于較寬范圍的應用，例如，數字化妝、基于視頻的美化、面部追蹤、三維面部建模、手勢檢測和跟蹤、從數據庫檢索人等。此外，這樣的應用正變得等越來越流行，特別是對于相機嵌入式移動設備，例如，智能電話、平板計算機等。因此，強健和高效的皮膚檢測技術可能會越來越重要。

附圖說明

可以通過參考附圖來更好地理解以下具體的詳細描述，其中包括所公開的主題的許多對象和特征的具體示例。

圖1是實現基于單高斯的皮膚似然估計的示例性系統的框圖；

圖2是用于基于單高斯的皮膚似然估計的方法200的處理流程圖；

圖3是包括具有面部特征點(landmark)的圖像300的幀；

圖4是用于利用基于單高斯的皮膚似然估計來執行皮膚檢測的方法400的處理流程圖；

圖5是示出存儲用于利用基于單高斯的皮膚似然估計來執行皮膚檢測的指令的有形非暫態計算機可讀介質的框圖；

圖6是根據本公開的至少一些實現方式布置的示例系統600的說明性圖示；以及

圖7示出了可以在其中體現圖6的系統的示例小形狀因子設備700。

本公開和附圖中通篇使用相同的標號來引用相同的組件和特征。100系列的標號指最初在圖1中找到的特征；200系列中的標號指最初在圖2中找到的特征；以此類推。

具體實施方式

皮膚檢測是通過其來在圖像、一系列圖像或視頻中檢測皮膚的技術。可以以逐個像素為基礎或以逐個區域為基礎來應用皮膚檢測。在一些情況下，像素可以被轉換為特定顏色空間，并且皮膚分類器模型可以用于確定該像素或區域被分類為皮膚還是非皮膚。皮膚檢測預測給定圖像/視頻中的每個像素是皮膚顏色的似然性。在傳統的基于像素的皮膚檢測中，顏色空間和參數化皮膚分類模型是在離線模式下被訓練的研究點。在一些場景下，照明條件、不同種族等將影響特定皮膚顏色以及使用離線模型的皮膚檢測的精度。

皮膚檢測技術可以試圖將圖像中的每個像素分類為皮膚類或非皮膚類別。在這樣的情境中，用于表示圖像像素的顏色空間的選擇、用于建模和分類皮膚的技術、以及用于適應視頻序列中的動態變化的技術可能是皮膚檢測精度的三個重要因素。例如，可以在皮膚檢測中使用許多顏色空間，例如，紅、綠、藍(RGB)顏色空間以及從RGB的線性和非線性變換，例如，RGB顏色空間的色調、飽和度、值(HSV)表示，RGB顏色空間的亮度、藍色差、紅色差(YCbCr)編碼，CIE-Lab顏色空間等。此外，可以在皮膚檢測中使用各種離線分類器。可以通過費力和昂貴的離線訓練來訓練這樣的分類器，例如，分配并注釋數十億的訓練像素。此外，這樣的分類器可能僅適用和/或適應于有限范圍的應用場景，并且當在無約束環境中使用時它們的性能可能急劇下降。為了在這樣的環境中獲得改善的結果，一些模型提出隨時間更新離線訓練分類器的參數。然而，這種技術易于具有引入來自使用誤報的意外錯誤的問題以及其他問題。

本文描述的實施例執行基于單高斯的皮膚似然估計。單高斯模型被用于改善所得的皮膚圖的平滑度。此外，本技術實現了GPU優化技術，其中，皮膚似然任務在CPU和GPU之間進行被劃分。