对象识别方法和对象识别设备技术

本发明专利技术公开了一种对象识别方法和对象识别设备。根据本发明专利技术的对象识别方法用于识别具有特定的颜色分布特征和特定的轮廓特征的对象，所述方法包括如下步骤：根据颜色分布特征，提取输入图像中的轮廓；根据所述轮廓的特征以及所述颜色分布特征，确定扫描窗；以及对所确定的扫描窗对应的图像部分分类，确定其是否包含对象。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术一般地涉及图像处理与模式识别。具体而言，本专利技术涉及一种能够对图像中的对象进行识别的方法和设备以及其中设置了该设备的移动终端。
技术介绍
近年来，人机交互技术得到了迅猛的发展。其中非接触式人机交互的一项关键技术是基于图像或视频的自动手势识别。手部检测是手势识别系统的前端模块。对于手机、平板电脑等计算能力有限的移动设备，快速而高效的手部检测方法尤为重要。现有技术中的手 部检测方法通过一个训练好的两类分类器将待处理的图像窗口分为手或非手类。而精确的手部定位是通过一个尺度可变的滑动(扫描)窗口在整幅图像中扫描，寻找分类器输出响应最高的位置。因为在一幅图像中存在大量的候选窗口，这种逐一判断的搜索策略极大的增加了计算负担。例如，一幅320x240像素的QVGA图像包含超过100万候选窗口。对nXn的图像，候选窗口数目将以η~4的倍数增长。不同尺度的、不同位置的大量候选窗口带来的巨大计算量，对于计算能力有限的移动设备显然是难以承受的。手部检测的实时性不好，导致用户体验较差。
技术实现思路
在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。本专利技术的目的是针对现有技术的上述问题，提出了一种能够对图像中对象进行识别的方法和设备。该方案能够快速、准确地从图像中识别具有特定的颜色分布特征和特定的轮廓特征的对象。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种对象识别方法，用于识别具有特定的颜色分布特征和特定的轮廓特征的对象，所述方法包括如下步骤:根据颜色分布特征，提取输入图像中的轮廓；根据所述轮廓的特征以及所述颜色分布特征，确定扫描窗；以及对所确定的扫描窗对应的图像部分分类，确定其是否包含对象。根据本专利技术的一个具体实施例，所述对象为具有相对稳定的颜色分布范围的对象，所述提取步骤包括:对于具有颜色值(r，g，b)的像素X，计算其颜色响应值V =kl*r+k2*g+k3*b，并基于颜色响应值V提取候选对象轮廓，其中系数kl、k2、k3满足OKkI彡 1.2，-0.4 彡 k2 彡-0.6，-0.4 彡 k3 彡-0.6。根据本专利技术的一个具体实施例，所述对象为具有相对稳定的颜色分布范围的对象，所述提取步骤包括:对于具有颜色值(r，g，b)的像素X，计算RGB空间中向量55在轴M上的投影，并基于投影值V提取候选对象轮廓；其中，向量品的起点为RGB空间的原点(O，O，O)，终点为像素X对应的点(r，g，b);轴5反经过点D(0，-k2/kl，-k3/kl)和点R(r，0，0)，并由0指向1 ，其中系数1^1、1^2、1^3满足0.8彡1^1彡1.2，-0.4彡k2彡-0.6，-0.4彡k3彡_0.6 ο根据本专利技术的一个具体实施例，所述确定扫描窗的步骤包括:对于具有不同尺度和位置的候选扫描窗，确定其所对应的像素区域是否符合所述特定的颜色分布特征和所述特定的轮廓特征；将 其所对应的像素区域符合所述特定的颜色分布特征和所述特定的轮廓特征的候选扫描窗保留作为所确定的扫描窗。根据本专利技术的一个具体实施例，所述特定的轮廓特征包括:所提取的轮廓与所述扫描窗具有特定位置关系。所述特定的颜色分布特征包括:所述扫描窗内特定区域具有或者不具有特定的颜色。根据本专利技术的一个具体实施例，所述对象包括张开的手；所述特定位置关系包括:与所述扫描窗的中心点具有预定位置关系的点在所提取的轮廓内；所述颜色分布特征包括:所述中心点对应的像素具有肤色。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种对象识别设备，用于识别具有特定的颜色分布特征和特定的轮廓特征的对象，所述设备包括:轮廓提取装置，用于根据颜色分布特征提取输入图像中的轮廓；扫描窗确定装置，用于根据所述轮廓的特征以及所述颜色分布特征确定扫描窗；以及对象确定装置，用于对所确定的扫描窗对应的图像部分分类，确定其是否包含对象。根据本专利技术的一个具体实施例，所述对象为具有相对稳定的颜色分布范围的对象，所述轮廓提取装置被配置为:对于具有颜色值(r，g，b)的像素X，计算其颜色响应值V=kl*r+k2*g+k3*b,并基于颜色响应值v提取候选对象轮廓，其中系数kl、k2、k3满足0.8彡 kl 彡 1.2，-0.4 彡 k2 彡-0.6，-0.4 彡 k3 彡-0.6。根据本专利技术的一个具体实施例，所述扫描窗确定装置被配置为:对于具有不同尺度和位置的候选扫描窗，确定其所对应的像素区域是否符合所述特定的颜色分布特征和所述特定的轮廓特征；将其所对应的像素区域符合所述特定的颜色分布特征和所述特定的轮廓特征的候选扫描窗保留作为所确定的扫描窗。根据本专利技术的再一个方面，还提供了一种移动终端，其包括根据本专利技术的对象识别设备。另外，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种存储介质。所述存储介质包括机器可读的程序代码，当在信息处理设备上执行所述程序代码时，所述程序代码使得所述信息处理设备执行根据本专利技术的上述方法。此外，根据本专利技术的再一方面，还提供了一种程序产品。所述程序产品包括机器可执行的指令，当在信息处理设备上执行所述指令时，所述指令使得所述信息处理设备执行根据本专利技术的上述方法。附图说明参照下面结合附图对本专利技术实施例的说明，会更加容易地理解本专利技术的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本专利技术的原理。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。附图中:图1示出了根据本专利技术的实施例的对象识别方法的各个步骤及其处理结果的示例；图2示出了采用投影法计算彩色图像的肤色响应值的示例；图3示出了确定扫描窗的准则考虑的情况的示意图；图4示出了确定扫描窗的准则考虑的情况的示意图；图5示出了手部分类器的训练流程图；图6示出了根据本专利技术的一个实施例的对象识别方法的详细流程图；图7示出了图6中步骤S601的详细流程图；图8示出了根据本专利技术的一个实施例的对象识别设备的结构方框图；以及图9示出了可用于实施根据本专利技术实施例的方法和设备的计算机的示意性框图。具体实施例方式在下文中将结合附图对本专利技术的示范性实施例进行详细描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本专利技术，在附图中仅仅示出了与根据本专利技术的方案密切相关的装置结构和/或处理步骤，而省略了与本专利技术关系不大的其他细节。另外，还需要指出的是，在本专利技术的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。下面将参照图6描述根据本专利技术的一个实施例的对象识别方法的流程。图6示出了根据本专利技术的一个实施例的对象识别方法的详细流程图。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对象识别方法，用于识别具有特定的颜色分布特征和特定的轮廓特征的对象，所述方法包括如下步骤：根据颜色分布特征，提取输入图像中的轮廓；根据所述轮廓特征以及所述颜色分布特征，利用所提取的轮廓来确定扫描窗；以及对所确定的扫描窗对应的图像部分分类，确定其是否包含对象。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：范伟，皆川明洋，孙俊，堀田悦伸，直井聪，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：