[發明專利]基于隨機森林分類器加權結果的超分辨率合成系統和方法

有效

• 申請號: 201880002925.6
• 申請日: 2018-11-13
• 公開（公告）號: CN109564677B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 王彥;李海良;劉揚;趙文友;雷志斌
• 申請（專利權）人: 香港應用科技研究院有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50;G06T7/73;G06V40/16;G06V10/764
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

本發明公開了基于隨機森林分類器的加權結果提供超分辨率合成的方法和系統。實施例將訓練好的隨機森林分類器對從低分辨率輸入圖像生成的低分辨率圖像塊進行分類。當每個低分辨率圖像塊被饋入隨機森林分類器中時，隨機森林分類器中的每棵決策樹對每個低分辨率圖像塊的特定類別進行“投票”。每個類別與一個投影矩陣相關聯。決策樹輸出的投影矩陣通過加權平均計算一個總投影矩陣作為隨機森林分類器的輸出，用于計算每個低分辨率圖像塊的高分辨率圖像塊。將高分辨率圖像塊組合，以生成一個合成的高分辨率圖像，與低分辨率輸入圖像對應。

技術領域

本發明涉及圖像合成，更具體地，涉及基于隨機森林分類的加權結果的超分辨率合成。

背景技術

由動態或靜態圖像相機拍攝的圖像，通常用于多個領域，包括安全、零售、娛樂等。例如，圖像可用于檢測和跟蹤人、面部識別、流量/人數統計、質量控制和/或多個其他基于圖像的應用。在許多情況下，拍攝的圖像可能是低分辨率圖像，無法為精確應用提供足夠的細節。例如，由于缺乏詳細的視覺數據，低分辨率圖像可能不足以執行面部識別。一個挑戰是如何提高低分辨率圖像的分辨率，使其適于合適的應用場景。

已經研發出一種方法以解決低分辨率圖像的不足，該方法基于主動形狀模型(Active Shape Mode，ASM)算法步驟架，使用隨機森林算法，從低分辨率圖像中提取圖像特征。在該方法下，使用通用ASM，通過應用隨機森林以適配一個真實面部，來調整低分辨率圖像的特征點(例如，面部關鍵點)。然而，該方法不足以穩健地從低分辨率圖像生成和/或合成一個高分辨率圖像，因為它僅調整模型的特征點而不是構建高分辨率圖像。

如上所述，圖像可以用于在大量人流量環境中進行流量統計或人數計數，例如在商場、火車站、交通路口等。流量/人數統計對于安全考慮是很重要的，例如在容量有限的環境中。流量/人數統計對于營銷研究也很重要。營銷研究組織對消費者流動的分析有很高的要求，以確定營銷策略。以前，流量/人數統計和監測系統使用紅外或熱傳感儀器來檢測和計算人數。最近，流量/人數統計系統利用相機拍攝的視頻圖像來檢測和計算人數。

在這些系統中，使用視頻數據，可以根據識別人體的整體或某些部分來計人數。例如，在一種現有方法中，相機從頂部拍攝視圖，并在圖像幀上設置一條計數線。從拍攝的圖像中提取形狀、紋理和顏色信息，并使用這些信息來識別人頭。然后，計算通過計數線的人頭數。在另一種現有方法中，使用相機來檢測圖像中的面部。檢測到的每張臉都算作一個人。但是，在這些方法下，圖像上的干擾會影響人頭的檢測并影響計數。例如，圖像中的面部被遮擋或以其他方式被阻擋，圖像的面部關鍵點(landmark)不完整，和/或圖像中的光分布會影響圖像的分辨率，這都會妨礙檢測頭部和/或面部。另外，當干擾停止，這個人又出現時，這些方法會重新檢測這個人并重新計算這個人，因為在這些方法中，沒有機制來確定這個人已經被計入了。

另一種流量/人數統計方法提出了一種算法，通過使用主動外觀模型(ActiveAppearance Model，AAM)搜索并估計面部的方位角來合成正面人臉。這種方法可用于面部不完整的情況，因為它不是正面對準的，而是以一定角度定向。在這種方法中，AAM方位角應用于不完整的面部，該面部按某角度扭轉。然而，這種方法是不準確的，因為它僅僅依賴于方位角的估計，并且當人在被遮擋后重新出現時不能防止重復計數。

發明內容