用于特定前景物體的檢測驗(yàn)證的方法和系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)提供了檢測并驗(yàn)證圖像中的多個(gè)特定前景對(duì)象的方法和裝置，該方法可以包括：根據(jù)圖像中各像素點(diǎn)距離的變化動(dòng)態(tài)的建立背景模型；從當(dāng)前圖像中減除背景模型得到前景區(qū)域；對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行分割；以及對(duì)每一個(gè)前景驗(yàn)證其是否是某類特定對(duì)象。特定對(duì)象可以是人或椅子等某一類對(duì)象。本發(fā)明專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了檢測的快速算法，并且提高了檢測的準(zhǔn)確度，降低誤檢率。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及一種用于圖像前景物體的檢測驗(yàn)證方法和系統(tǒng)，更具體地涉及一種使用所拍攝的深度圖像對(duì)特定對(duì)象進(jìn)行檢測驗(yàn)證的方法和系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
在各種人機(jī)交互、游戲以及智能系統(tǒng)等應(yīng)用中，通常要對(duì)參與的人員進(jìn)行視頻監(jiān)控，而視頻監(jiān)控一個(gè)比較重要的環(huán)節(jié)就是需要檢測視頻圖像中的參與人員，而這種檢測過程必須要對(duì)包含參與人的視頻圖像進(jìn)行圖像處理。而這些圖像處理通常采用普通攝像機(jī)拍攝進(jìn)行視頻處理。實(shí)際應(yīng)用過程中，這種采用普通攝像機(jī)拍攝的視頻來檢測參與人的圖像處理技術(shù)面臨許多問題比如檢測率低，誤檢率高，無法實(shí)時(shí)等等，導(dǎo)致這些問題的原因在于包含參與人員的場景中的參與人員的行為復(fù)雜性、場景的光線比較暗、以及場景的亮度通常存在突變的情況。人們?yōu)榱私鉀Q采用普通攝像機(jī)拍攝的視頻進(jìn)行檢測參與人員的方法存在的上述問題，提出了許多解決的方法，例如，在場景中的參與人員身上增加傳感器，但是這種方法只能適用在某些特定的場景，而且參與人員(用戶)的體驗(yàn)效果不好。另外，隨著深度照相機(jī)的出現(xiàn)，由于深度照相機(jī)采集的是場景內(nèi)的距離信息，因此人們?cè)噲D利用距離信息來對(duì)參與人員進(jìn)行檢測，但是基于深度攝像機(jī)的算法目前仍不成熟。目前，人們已經(jīng)提出了一些用于人的檢測技術(shù)。美國專利申請(qǐng)US20090210193A1提出了一個(gè)檢測并定位人的方法。該方法使用基于TOF的距離圖像傳感器輸出空間內(nèi)對(duì)象的距離，并給予這種距離變化，檢測出包含這種距離變化的區(qū)域；然后采用分割模塊從所檢測到的距離變化區(qū)域中分割出參與人員的人的特定形狀，從而定位人的方向。很顯然，該美國專利申請(qǐng)使用了一種具體人的特征，例如軀干，腿等特征來分割距離變化區(qū)域中人的圖像。該專利根據(jù)距離變化檢測物體使用軀干，腿等特征驗(yàn)證人。另外，鑒于通常對(duì)象的三維特征，歐洲專利申請(qǐng)EP1983484A1提出一種采用采集裝置采集三維物體并且計(jì)算出視差圖(disparity component data)來檢測三維對(duì)象的方法。該方法預(yù)先建立三維對(duì)象的模型，計(jì)算出從不同的視角觀察到此三維模型所得到的二維投影的一組灰度圖，并將這組灰度圖定義為對(duì)象模板，然后比較對(duì)象模板與所采集到的圖像區(qū)域，在所采集到的圖像的某個(gè)區(qū)域與所述對(duì)象模板之間具有最高的關(guān)聯(lián)度值時(shí)，則認(rèn)為該區(qū)域具有一個(gè)三維對(duì)象。很顯然，三維對(duì)象模型采用灰度圖，無法進(jìn)行歸一化處理。鑒于參與人的人臉特征，美國專利申請(qǐng)US20100158387A1提出一種人臉檢測方法。該方法采用一種圖像處理模塊使用多幅圖像計(jì)算出距離信息并且根據(jù)距離信息分割出前景區(qū)域和背景區(qū)域，然后采用人臉檢測模塊根據(jù)距離對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行縮放，然后在縮放后的圖像中檢測人臉。然而，該專利申請(qǐng)只能對(duì)人臉進(jìn)行檢測，因此對(duì)場景中出現(xiàn)的人的其他部分或其他物體無法進(jìn)行檢測
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
為了解決上面所提到的現(xiàn)有技術(shù)中的這些問題，本專利技術(shù)提出了一種特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法和系統(tǒng)。具體而言，本專利技術(shù)提供了一種特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，包括采用深度照相機(jī)獲取當(dāng)前環(huán)境的深度信息，并基于所述獲得的深度信息創(chuàng)建當(dāng)前環(huán)境的深度圖；比較所創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的深度圖與初始化背景深度圖各像素點(diǎn)的深度，更新背景深度圖模型；從深度照相機(jī)再次拍攝的當(dāng)前環(huán)境的深度圖中減去所更新的背景深度圖模型，從而得到當(dāng)前環(huán)境的背景的前景區(qū)域的深度圖；將所得到的前景區(qū)域的深度圖中一個(gè)或多個(gè)連通域進(jìn)行編號(hào)，并在具有多個(gè)連通域的情況下，將這些連通域分割開來，作為多個(gè)候選的特定前景對(duì)象；以及采用模板匹配機(jī)制來驗(yàn)證所分割獲得的特定前景對(duì)象是否屬于被匹配的模板類型的特定前景對(duì)象。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，其中所述比較所創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的 深度圖與初始化背景深度圖各像素點(diǎn)的深度以便更新背景深度圖模型包括通過對(duì)連續(xù)幾幀圖像采用中值濾波進(jìn)行降噪濾波處理。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，其中所述比較所創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的深度圖與初始化背景深度圖各像素點(diǎn)的深度以便更新背景深度圖模型包括反復(fù)執(zhí)行的如下步驟比較所創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的深度圖與在創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的深度圖之前所存在的背景深度圖各像素點(diǎn)的深度，并在發(fā)現(xiàn)在當(dāng)前環(huán)境深度圖的一個(gè)像素點(diǎn)的當(dāng)前深度大于所述背景深度圖中的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的深度時(shí)，將所述背景深度圖中的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的深度更新為當(dāng)前環(huán)境深度圖的一個(gè)像素點(diǎn)的當(dāng)前深度值；反復(fù)執(zhí)行上述步驟，直到在一預(yù)定時(shí)間閾值內(nèi)發(fā)生上述更新的像素點(diǎn)的數(shù)量少于一預(yù)定的數(shù)量閾值為止。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，所述方法還包括在驗(yàn)證所分割獲得的特定前景對(duì)象是否屬于被匹配的模板類型的特定前景對(duì)象之前，建立特定對(duì)象模板。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，其中所述特定對(duì)象模板是一種特定對(duì)象的深度圖，具有固定的大小并且深度值為該類特定對(duì)象到指定攝像機(jī)的固定距離。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，所述方法還包括在所述采用模板匹配機(jī)制來驗(yàn)證所分割獲得的特定前景對(duì)象是否屬于被匹配的模板類型的特定前景對(duì)象的步驟之前，對(duì)待驗(yàn)證的前景對(duì)象根據(jù)其深度圖所包含的距離信息改變前景對(duì)象深度圖的尺寸。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，所述對(duì)待驗(yàn)證的前景對(duì)象根據(jù)其深度圖所包含的距離信息改變前景對(duì)象深度圖的尺寸的步驟包括計(jì)算所述前景對(duì)象深度圖的各個(gè)像素的深度值的平均深度；基于所述特定對(duì)象模板中指定的固定深度值和所計(jì)算的前景對(duì)象深度圖的平均深度來計(jì)算所述前景對(duì)象深度圖的縮放比例；以及根據(jù)所計(jì)算的縮放比例改變所述前景對(duì)象深度圖的尺寸。根據(jù)本專利技術(shù)的特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，其中所述采用模板匹配機(jī)制來驗(yàn)證所分割獲得的特定前景對(duì)象是否屬于被匹配的模板類型的特定前景對(duì)象的步驟通過采用歸一化相關(guān)系數(shù)(NCC)的算法對(duì)所述特定對(duì)象模板和所述改變尺寸后的前景對(duì)象深度圖進(jìn)行模板匹配來進(jìn)行。根據(jù)本專利技術(shù)的另一個(gè)方面，還提供了一種特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證系統(tǒng)，包括深度圖采集設(shè)備，獲取當(dāng)前環(huán)境的深度信息，并基于所述獲得的深度信息創(chuàng)建當(dāng)前環(huán)境的深度圖；背景建模單元，比較所創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的深度圖與初始化背景深度圖各像素點(diǎn)的深度，更新背景深度圖模型；背景減除單元，從深度照相機(jī)再次拍攝的當(dāng)前環(huán)境的深度圖中減去所更新的背景深度圖模型，從而得到當(dāng)前環(huán)境的背景的前景區(qū)域的深度圖；前景對(duì)象分割單元，將所得到的前景區(qū)域的深度圖中一個(gè)或多個(gè)連通域進(jìn)行編號(hào)，并在具有多個(gè)連通域的情況下，將這些連通域分割開來，作為多個(gè)候選的特定前景對(duì)象；以及前景對(duì)象驗(yàn)證單元，采用模板匹配機(jī)制來驗(yàn)證所分割獲得的特定前景對(duì)象是否屬于被匹配的模板類型的特定前景對(duì)象。本專利技術(shù)只是用深度圖，采用的檢測特征為特定對(duì)象的輪廓，更具備魯棒性。附圖說明圖I所示的是采用本專利技術(shù)的前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法和系統(tǒng)的場景示意圖。圖2所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法的流程圖。 圖3所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的背景建模步驟的流程圖。圖4所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的背景減除步驟和前景對(duì)象分割步驟的流程圖。圖5闡所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的背景減除步驟和前景對(duì)象分割步驟的示意圖。圖6所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的前景對(duì)象驗(yàn)證步驟的流程圖。圖7-1所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的改變深度圖尺寸步驟的流程圖。圖7-2所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的改變深度圖尺寸步驟的示意圖。圖8-1所示的是根據(jù)本專利技術(shù)的頭肩模板的示意圖。圖8-2所示的是與根據(jù)本專利技術(shù)的頭肩模板不同的灰度圖模本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種特定前景對(duì)象的檢測驗(yàn)證方法，包括：采用深度照相機(jī)獲取當(dāng)前環(huán)境的深度信息，并基于所述獲得的深度信息創(chuàng)建當(dāng)前環(huán)境的深度圖；比較所創(chuàng)建的當(dāng)前環(huán)境的深度圖與初始化背景深度圖各像素點(diǎn)的深度，更新背景深度圖模型；從深度照相機(jī)再次拍攝的當(dāng)前環(huán)境的深度圖中減去所更新的背景深度圖模型，從而得到當(dāng)前環(huán)境的背景的前景區(qū)域的深度圖；將所得到的前景區(qū)域的深度圖中一個(gè)或多個(gè)連通域進(jìn)行編號(hào)，并在具有多個(gè)連通域的情況下，將這些連通域分割開來，作為多個(gè)候選的特定前景對(duì)象；以及采用模板匹配機(jī)制來驗(yàn)證所分割獲得的特定前景對(duì)象是否屬于被匹配的模板類型的特定前景對(duì)象。

【技術(shù)特征摘要】

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王鑫，范圣印，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：株式會(huì)社理光，
類型：發(fā)明
國別省市：