[發(fā)明專利]一種基于語境信息進(jìn)行視點(diǎn)估計(jì)的方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710333739.8
• 申請(qǐng)日: 2017-05-12
• 公開（公告）號(hào): CN107170012A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 夏春秋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市唯特視科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/73
• 分類號(hào): G06T7/73;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于語境信息進(jìn)行視點(diǎn)估計(jì)的方法，其特征在于，主要包括對(duì)象檢測(cè)(一)；定義對(duì)象關(guān)系(二)；基于語境的視點(diǎn)分類(三)；謹(jǐn)慎推理(四)；視點(diǎn)估計(jì)(五)。

2.基于權(quán)利要求書1所述的對(duì)象檢測(cè)(一)，其特征在于，使用三個(gè)不同的視點(diǎn)感知檢測(cè)器，其中兩個(gè)是可變形部件模型(DPM)檢測(cè)器的變形，其中模型的特定部分被學(xué)習(xí)從而對(duì)每個(gè)離散的視點(diǎn)進(jìn)行分類，是通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)執(zhí)行基于最先進(jìn)的基于學(xué)習(xí)表示方法實(shí)現(xiàn)的，該檢測(cè)由一個(gè)更快的RCNN檢測(cè)器組成，用于局部對(duì)象實(shí)例，結(jié)合微調(diào)的CNN Alexnet架構(gòu)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象邊界框的視點(diǎn)進(jìn)行分類。

3.基于權(quán)利要求書1所述的定義對(duì)象關(guān)系(二)，其特征在于，首先對(duì)象和關(guān)系的表示方式給出定義，給定圖像，使用視點(diǎn)感知對(duì)象檢測(cè)器來收集一組對(duì)象假設(shè)O＝(o₁，o₂，...，o_m)的感興趣類別，每個(gè)對(duì)象假設(shè)o_i被表示為元組o_i＝(c_i，l_i，f_i，s_i)，其中c_i表示對(duì)象的類別，l_i表示場(chǎng)景中對(duì)象邊界框的中心位置，f_i表示附加的對(duì)象相關(guān)特征(例如縱橫比或尺寸)，以及s_i表示由檢測(cè)器報(bào)告的局部檢測(cè)得分，另外每個(gè)假設(shè)都具有預(yù)測(cè)的離散觀點(diǎn)α_i，使用o^v表示預(yù)測(cè)的對(duì)象假設(shè)的狀態(tài)，o⁺表示對(duì)象假設(shè)被正確定位，即它們的預(yù)測(cè)邊界框覆蓋有效的對(duì)象實(shí)例，用o^-代表錯(cuò)誤的對(duì)象假設(shè)，同樣使用α^ω指示預(yù)測(cè)視點(diǎn)的狀態(tài)，α⁺和α^-來表示對(duì)象的視點(diǎn)α的預(yù)測(cè)是否正確，最后用將預(yù)測(cè)的視點(diǎn)類與其狀態(tài)相結(jié)合，即

4.基于權(quán)利要求書3所述的成對(duì)關(guān)系，其特征在于，將對(duì)象之間的關(guān)系用作語境信息的來源，從覆蓋對(duì)象的邊界框?qū)С龅玫较鄬?duì)屬性來定義成對(duì)關(guān)系，對(duì)象是投影在圖像空間中的二維實(shí)體，對(duì)于每個(gè)對(duì)象o_i，測(cè)量其與每個(gè)其他對(duì)象o_j的相對(duì)位置(rx_ij，ry_ij)，相對(duì)比例rs_ij和視點(diǎn)α_j，生成一個(gè)關(guān)系描述符r_ij＝(rx_ij，ry_ij，rs_ij，α_j)，將下面的成對(duì)關(guān)系的相對(duì)屬性定義為：其中(x_i，y_i，w_i，h_i)定義了對(duì)象o_i的邊界框的中心、寬度和高度，產(chǎn)生由五個(gè)屬性定義的成對(duì)關(guān)系，每個(gè)圖像的成對(duì)關(guān)系的數(shù)量關(guān)于對(duì)象的數(shù)量具有二次生長(zhǎng)，更確切地說，對(duì)于具有m個(gè)對(duì)象的圖像，被提取出總共(m(m-1))個(gè)成對(duì)關(guān)系。