【技术实现步骤摘要】
本实现方式一般涉及图像中的对象检测，并且具体地涉及面部属性的级联检测。
技术介绍
1、计算机视觉是模拟人类视觉系统以从环境的图像或视频获得关于环境的推断的人工智能(ai)领域。除了其它示例之外，示例计算机视觉技术还包括对象检测、对象分类以及对象跟踪。对象检测包含用于检测环境中的属于已知类别(诸如人类、汽车或文本)的对象的各种技术。例如，能够通过扫描对于特定类别(诸如人类)的对象为唯一的特征集(诸如眼睛、鼻子以及嘴唇)的图像来检测或推断对象的存在和位置。一些对象检测技术依赖于用于特征提取的统计模型，而其它对象检测技术依赖于用于特征提取的神经网络模型。这样的模型能够用于在图像中对对象进行定位并且一般可以被称为“对象检测模型”。
2、一些计算机视觉技术可以进一步对感兴趣对象执行一个或多个特定于对象的推断操作(例如，以对对象进行分类、以确定人的凝视方向或以识别对象或人)。对象检测和特定于对象的推断操作两者可能是在计算上繁重且资源密集的。例如，对象检测操作可能花费相对长的一段时间来完成，在这一段时间期间，感兴趣对象可能相对于照相机已移动。因而，到对象检测操作已检测到感兴趣对象时，对象可能已经远离所检测到的位置。
3、另外，通常对更高分辨率的图像(与用于对象检测的那些图像相比)执行特定于对象的推断操作，所述更高分辨率的图像具有能够用于推断关于感兴趣对象的更详细的信息(诸如凝视方向)的更精细的细节或特征。然而，当直接地对高分辨率图像执行特定于对象的推断操作时，系统和设备可能耗费相当多的计算资源。因而，现有的计算机视觉应
4、因此，需要在图像中的更快速且更高效的对象检测，使得检测结果对于随后的推断操作依然为相关的。
技术实现思路
1、提供本
技术实现思路
以按简化形式介绍以下在具体实施方式中进一步描述的概念的选择。本
技术实现思路
不旨在识别要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在限制要求保护的主题的范围。
2、本公开的主题的一个创新性方面能够以图像中的对象检测的方法实现。该方法包括：获得第一图像；对第一图像执行对象检测操作；至少部分地基于对象检测操作来在第一图像中选择感兴趣区域(roi)，在对象检测操作完成之前选择roi；获得与第一图像的roi一致的第二图像，第二图像具有比第一图像的roi更高的分辨率；以及基于对象检测操作的结果来选择性地对第二图像执行推断操作。
3、本公开的主题的另一创新性方面能够以对象检测系统实现，该对象检测系统包括一个或多个处理器和耦合到一个或多个处理器的存储器。存储器存储指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使得对象检测系统：获得第一图像；对第一图像执行第一对象检测操作；至少部分地基于对象检测操作来在第一图像中选择感兴趣区域(roi)，在对象检测操作完成之前选择roi；获得与第一图像的roi一致的第二图像，第二图像具有比第一图像更高的分辨率；以及基于对象检测操作的结果来选择性地对第二图像执行推断操作。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于图像中的对象检测的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述ROI包括基于对所述第一图像的所述对象检测操作的部分结果来在所述第一图像中选择所述ROI。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象检测操作基于配置成检测人类的对象检测模型来执行。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述推断操作包括凝视检测操作、人识别操作或运动检测操作中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二图像在完成所述对象检测操作之前获得。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述ROI包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述ROI包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述ROI包括：
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于所述对象检测操作的完成的结果而获得所述第三图像。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所
12.根据权利要求1所述的方法，其中，响应于指示在所述ROI中检测到感兴趣对象的所述对象检测操作的所述结果而执行对所述第二图像的所述推断操作。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括响应于指示未在所述ROI中检测到感兴趣对象的所述对象检测操作的所述结果而丢弃所述第二图像。
14.一种对象检测系统，包括：
15.根据权利要求14所述的对象检测系统，其中，所述指令的执行进一步使得所述对象检测系统基于对所述第一图像的所述对象检测操作的部分结果来在所述第一图像中选择所述ROI。
16.根据权利要求14所述的对象检测系统，其中，所述第二图像在完成所述对象检测操作之前获得。
17.根据权利要求14所述的对象检测系统，其中，所述指令的执行进一步使得所述对象检测系统：
18.根据权利要求14所述的对象检测系统，其中，所述指令的执行进一步使得所述对象检测系统基于所述对象检测操作来在所述第一图像中识别一个或多个非感兴趣区域(RON)，所述ROI包括所述第一图像的不与所述一个或多个非感兴趣区域(RON)重叠的任何部分。
19.根据权利要求14所述的对象检测系统，其中，所述指令的执行进一步使得所述对象检测系统：
20.根据权利要求14所述的对象检测系统，其中，所述指令的执行进一步使得所述对象检测系统响应于指示未在所述ROI中检测到感兴趣对象的所述对象检测操作的所述结果而丢弃所述第二图像。
...【技术特征摘要】
1.一种用于图像中的对象检测的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述roi包括基于对所述第一图像的所述对象检测操作的部分结果来在所述第一图像中选择所述roi。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象检测操作基于配置成检测人类的对象检测模型来执行。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述推断操作包括凝视检测操作、人识别操作或运动检测操作中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二图像在完成所述对象检测操作之前获得。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述roi包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述roi包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一图像中选择所述roi包括：
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于所述对象检测操作的完成的结果而获得所述第三图像。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述第三图像具有比所述第二图像更高的分辨率。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，响应于指示在所述roi中检测到感兴趣对象的所述对象检测操作的所述结果而执行对...
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