[發明專利]圖像處理裝置和方法及存儲介質

有效

• 申請號: 201810366536.3
• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN110390234B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 黃耀海;李巖
• 申請（專利權）人: 佳能株式會社
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京怡豐知識產權代理有限公司 11293
• 代理人: 遲軍;李艷麗

本發明公開了一種圖像處理裝置和方法及存儲介質。所述圖像處理裝置包括：獲取一個人物的多于一張的面部圖像的單元，其中所述面部圖像具有不同的分辨率；合并分別從所述面部圖像中獲得的第一特征的單元，其中用于相互合并的第一特征具有相同的特征表達；及基于合并得到的特征生成第二特征的單元。根據本發明，不管要從中獲取特征的圖像間具有怎樣的分辨率，尤其是對于低分辨率的圖像，都能夠從中獲得更加清晰的特征。

技術領域

本發明涉及圖像處理，尤其涉及例如特征提取處理和識別處理。

背景技術

目前，監控系統通常利用面部屬性識別技術和/或面部識別技術(例如，面部匹配、面部搜索等)來對某一場所進行監控。通常監控系統的監控效果取決于面部屬性識別和面部識別的識別精度，而面部屬性識別和面部識別的識別精度取決于用于識別的圖像所包含的對識別有用的信息(例如，可從中獲取的清晰的面部特征)。在監控系統中，尤其在廣域監控系統中，用于捕獲圖像的設備(例如，照相機、攝像機等)通常會捕獲到各種各樣的圖像，例如具有不同分辨率的圖像等。由于單張圖像或低分辨率的圖像所包含的對識別有用的信息很有限(例如，可從中獲取的面部特征的清晰度不高)，因此面部屬性識別和面部識別的識別精度會受到影響，從而監控系統的監控效果也會受到影響。

為了避免單張圖像或低分辨率的圖像對面部屬性識別和面部識別的影響，在進行面部屬性識別和面部識別前，通常會利用例如面部還原(face hallucination)等技術對輸入圖像進行處理，以得到相應的高分辨率的圖像來進行后續的面部屬性識別和面部識別。非專利文獻“Video Super-Resolution with Convolutional Neural Networks”(ArminKappeler et al,<IEEE Transactions on Computational Imaging>VOL.2,NO.2,2016)中公開了一種示例性技術。其主要是：從視頻中獲得多張具有不同分辨率的圖像(例如多張低分辨率的圖像)；之后將這些圖像連接起來(例如，直接串接起來)，以得到多通道圖像(例如，RGB圖像、HSV圖像等)；然后，從獲得的多通道圖像中提取特征以進行面部屬性識別或面部識別。

其中，上述示例性技術在對多張圖像進行連接時，是將這些圖像同等對待的。也就是說，不管各圖像間的分辨率相差多少，上述示例性技術都將直接把這些圖像連接起來。然后，在后續的特征提取操作中，上述示例性技術將從連接得到的圖像中提取具有相同層級的特征。也就是說，對于具有不同分辨率的圖像，上述示例性技術將用具有相同層級的特征來表達這些圖像。然而，由于具有不同分辨率的圖像，其對應的特征所需要的層級是不同的，例如高分辨率的圖像通常需要用更多層級的特征來表達其所包含的信息，而低分辨率的圖像往往僅需要更少層級的特征來表達其所包含的信息。因此，對于具有不同分辨率的圖像，如果都同等地用相同層級的特征來表達的話，這將使得具有不同分辨率的圖像不能具有相同的特征表達，從而這些特征不能很好地表達每張圖像所真正包含的信息，從而導致最終從中提取的特征的清晰度不高，而使得最終的面部屬性識別和面部識別的識別精度受到影響。

發明內容

鑒于上面的背景技術中的記載，本發明旨在解決上述問題中的至少一點。

根據本發明的一個方面，提供一種圖像處理裝置，所述圖像處理裝置包括：獲取單元，獲取一個人物的多于一張的面部圖像，其中所述面部圖像具有不同的分辨率；合并單元，合并分別從所述面部圖像中獲得的第一特征，其中用于相互合并的第一特征具有相同的特征表達；及生成單元，基于合并得到的特征生成第二特征。

根據本發明的另一個方面，提供一種圖像處理方法，所述圖像處理方法包括：獲取步驟，獲取步驟，獲取一個人物的多于一張的面部圖像，其中所述面部圖像具有不同的分辨率；合并步驟，合并分別從所述面部圖像中獲得的第一特征，其中用于相互合并的第一特征具有相同的特征表達；及生成步驟，基于合并得到的特征生成第二特征。