識別數(shù)字圖像中的可變形對象的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明揭示一種使用處理電路來識別數(shù)字圖像中的可變形對象的方法及系統(tǒng)。所述方法包含使用所述處理電路將合成圖像分割成M個合成塊。將輸入圖像分割成M個輸入塊。每一輸入塊與對應合成塊配對。分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)。將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較。響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生每一對輸入塊及合成塊的結構類似性值?；谒鼋Y構類似性值而確定聚集結構類似性值?；谒鼍奂Y構類似性值而識別所述輸入圖像的可變形對象類別。
【專利說明】識別數(shù)字圖像中的可變形對象的方法及系統(tǒng)

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明一般來說涉及圖像分析。明確地說但非排他地，本發(fā)明涉及使用回歸算法 來分類及辨識由圖像傳感器檢測到的圖像中的可變形對象，例如眼睛及嘴。

【背景技術】
[0002] 回歸技術的創(chuàng)新己允許對象檢測、追蹤、分類及辨識中的進步?；貧w技術的部分應 用列表包含移動裝置及ATM機上的臉部辨識、基于視頻的臉部辨識、眨眼檢測、笑容檢測、 條形碼辨識、手勢檢測及辨識以及運載工具上的自動警報系統(tǒng)。
[0003] 回歸是可用于模型化及分析變量的統(tǒng)計工具，所述模型化及分析變量包含對變量 之間的關系的研究、對于因變量的估計及/或預測以及對于因變量的分解及/或分類?；?歸的大體數(shù)學形式可表示為y=(X，β)，其中X是屬于空間R 11*5的一組自變量，y是屬于空間 Rn的因變量，且β是屬于空間1^的一組未知變量。回歸傳統(tǒng)上是基于殘差分析的。殘差 是實際響應y與投射到由X所生成的空間上的所預測響應?之間的差?；貧w分析已用作用 于圖像處理的工具。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的一個方面涉及一種使用處理單元來識別數(shù)字圖像中的可變形對象的方 法，所述方法包括：使用所述處理單元將合成圖像分割成Μ個合成塊；將輸入圖像分割成Μ 個輸入塊，其中每一輸入塊與對應合成塊配對；分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)； 將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較；響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生 每一對輸入塊及合成塊的結構類似性值；基于所述結構類似性值而確定聚集結構類似性 值；及基于所述聚集結構類似性值而識別所述輸入圖像的可變形對象類別。
[0005] 本發(fā)明的另一方面涉及一種非暫時性機器可存取存儲媒體，其提供在由圖像處理 器執(zhí)行時將致使所述圖像處理器執(zhí)行操作的指令，所述操作包括：使用所述圖像處理器將 合成圖像分割成Μ個合成塊；將輸入圖像分割成Μ個輸入塊，其中每一輸入塊與對應合成 塊配對；分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)；將每一輸入塊與其對應合成塊的所述 圖像性質(zhì)進行比較；響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生每一對輸入塊及合成塊的結構類似性 值；基于所述結構類似性值而確定聚集結構類似性值；及基于所述聚集結構類似性值而識 別所述輸入圖像的可變形對象類別。
[0006] 本發(fā)明的又一方面涉及一種成像系統(tǒng)，其包括：像素陣列，其具有布置成行及列的 像素；處理電路，其耦合到所述像素陣列以控制圖像捕獲；及非暫時性機器可存取存儲媒 體，其提供在由所述成像系統(tǒng)執(zhí)行時將致使所述成像系統(tǒng)執(zhí)行操作的指令。所述操作包括： 將合成圖像分割成Μ個合成塊；將由所述像素陣列捕獲的輸入圖像分割成Μ個輸入塊，其中 每一輸入塊與對應合成塊配對；分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)；將每一輸入塊 與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較；響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生每一對輸入塊 及合成塊的結構類似性值；基于所述結構類似性值而確定聚集結構類似性值；及基于所述 聚集結構類似性值而識別所述輸入圖像的可變形對象類別。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0007]參考以下各圖描述本發(fā)明的非限制性及非窮盡性實施例，其中除非另有說明，否 則貫穿各個視圖，相似元件符號指代相似部件。
[000S]圖1圖解說明一列輸入圖像、通過合成方法A所產(chǎn)生的一列合成圖像及通過合成 方法B所產(chǎn)生的一列合成圖像。
[0009]圖2圖解說明根據(jù)本發(fā)明的實施例的識別數(shù)字圖像中的可變形對象的過程。
[0010]圖3是圖解說明根據(jù)本發(fā)明的實施例的圖2中的過程框中的某些過程框的實例實 施方案的實例框圖。
[0011]圖4是圖解說明根據(jù)本發(fā)明的實施例的成像系統(tǒng)的功能框圖。

【具體實施方式】
[0012]本文中描述用于分類數(shù)字圖像中的可變形對象的系統(tǒng)及方法的實施例。在以下說 明中，陳述眾多特定細節(jié)以提供對所述實施例的透徹理解。然而，所屬領域的技術人員將認 識到，可在不具有所述特定細節(jié)中的一者或一者以上的情況下或者借助其它方法、組件、材 料等來實踐本文中所描述的技術。在其它例子中，未詳細展示或描述眾所周知的結構、材料 或操作以避免使一些方面模糊。
[0013]本說明書通篇中所提及的"一個實施例"或"一實施例"意味著結合所述實施例一 起所描述的特定特征、結構或特性包含于本發(fā)明的至少一個實施例中。因此，在本說明書通 篇中的各個地方中出現(xiàn)的短語"在一個實施例中"或"在一實施例中，，未必全部指代相同實 施例。此外，特定特征、結構或特性可以任何適合方式組合于一個或一個以上實施例中。 [00 14]傳統(tǒng)上，可變形對象（例如，眼睛）辨識技術使用基于殘差方法的回歸分析。在殘 差方法中，獲得輸入圖像。接著，將特定合成方法應用于含有相同類型的對象（即，眼睛） 的許多圖像的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫以便建構合成圖像，接著通過分析殘差來將所述經(jīng)建構合成圖像 與輸入圖像進行比較。如果殘差足夠小，那么輸入圖像被視為已匹配合成圖像。然而，基于 殘差的回歸方法可是有問題的。
[0015]圖1圖解說明一列輸入圖像、通過合成方法A所產(chǎn)生的一列合成圖像及通過合成 方法B所產(chǎn)生的一列合成圖像。在圖1中，中間列（在標題"圖像A"下方）包含使用合成 方法A從眼睛的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫所產(chǎn)生的圖像。右邊列（在標題"圖像B"下方）包含使用合成 方法B從眼睛的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫所產(chǎn)生的圖像。根據(jù)基于殘差的回歸分析，最右邊列（圖像 B 列）中的圖像被視為比中間列（圖像A列）中的圖像更符合最左邊列中的輸入圖像。然而， 對圖像A列及圖像B列執(zhí)行視覺選擇的人將選擇列 A中的圖像而非列b中的圖像作為是更 符合最左邊列中的輸入圖像的?；跉埐畹幕貧w分析有時產(chǎn)生不合理的結果的原因是因為 其著眼于經(jīng)平方的像素差的和以查看其是否為最小和平方值而完全忽視圖像的幾何結構。 因此，清楚地，可改進關于圖像分析的基于殘差的回歸方法。
[0016]圖2圖解說明根據(jù)本發(fā)明的實施例的識別數(shù)字圖像中的可變形對象的過程200。 過程2〇0中的過程框中的一些或全部過程框出現(xiàn)的次序不應視為具限制性。而是，受益于 本發(fā)明的所屬領域的技術人員將理解，可以按照未圖解說明的多種次序或甚至并行地執(zhí)行 過程框中的一些過程框。
[0017] 在描述過程框205之前，將描述產(chǎn)生將用于過程框2〇5中的合成圖像。可從可變 形對象（例如，眼睛、嘴）的樣本圖像的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生在過程框 205中被分割的合成圖像。可 通過找出使誤差最小化的矩陣而產(chǎn)生合成圖像。
[0018] 假設可變形對象的數(shù)據(jù)庫是關于眼睛的并包含η個樣本眼睛，且每一樣本眼睛是 具有m個分量的列向量，即，X e Rn。還假設輸入圖像由屬于空間的列向量y表示。矩陣 A是η個樣本列向量的集合，所述η個樣本列向量中的每一者具有m個分量。因此，矩陣A 具有m乘η的尺寸。目標是找出解X，使得Ax=y，其中xeRn。產(chǎn)生合成眼睛以便匹配輸入 眼睛。
[0019] 在一些解決方案中，使用相當大（使得n>m)的可變形對象數(shù)據(jù)庫來產(chǎn)生合成圖 像。這些系統(tǒng)被視為"過完整的"。然而，已觀察到，可使用不大（使得n<m)的可變形對象 數(shù)據(jù)庫來產(chǎn)生令人滿意的合成圖像。其中樣本大小η小于為輸入可變形對象圖像向量的尺 寸的m的此系統(tǒng)稱作"超定"。為使用"超定"系統(tǒng)來產(chǎn)生令人滿意的合成圖像，使用L1正 則化，如下文所描述。
[0020] L1正則化包含找出列向量X，使得X滿足為第二范數(shù)的平方與第一范數(shù)的線性表 示的和的以下表達式的最小值：

【權利要求】
1. 一種使用處理單元來識別數(shù)字圖像中的可變形對象的方法，所述方法包括： 使用所述處理單元將合成圖像分割成Μ個合成塊； 將輸入圖像分割成Μ個輸入塊，其中每一輸入塊與對應合成塊配對； 分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)； 將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較； 響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生每一對輸入塊及合成塊的結構類似性值； 基于所述結構類似性值而確定聚集結構類似性值；及 基于所述聚集結構類似性值而識別所述輸入圖像的可變形對象類別。
2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中分析所述圖像性質(zhì)包含： 從給定塊提取照度測量； 通過從所述給定塊減去所述照度測量而產(chǎn)生第一信號流； 從所述第一信號流提取對比度測量；及 通過將所述第一信號流除以所述對比度測量而產(chǎn)生結構測量。
3. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進 行比較包含： 通過將來自給定輸入塊的輸入照度值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成塊的合 成照度值進行比較而產(chǎn)生照度比較值； 通過將來自所述給定輸入塊的輸入對比度值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成 塊的合成對比度值進行比較而產(chǎn)生對比度比較值；及 通過將來自所述給定輸入塊的輸入結構值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成塊 的合成結構值進行比較而產(chǎn)生結構比較值。
4. 根據(jù)權利要求3所述的方法，其中產(chǎn)生結構類似性值包含組合所述照度比較值、所 述對比度比較值及所述結構比較值。
5. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中使用超定圖像數(shù)據(jù)庫集的L1正則化來建構所述合 成圖像。
6. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中每一輸入塊與其對應合成塊具有一對一對應性。
7. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述輸入圖像是由數(shù)字圖像傳感器捕獲的所捕獲 圖像的至少一部分。
8. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述可變形對象類別為眼睛類別。
9. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述可變形對象類別為嘴類別。
10. -種非暫時性機器可存取存儲媒體，其提供在由圖像處理器執(zhí)行時將致使所述圖 像處理器執(zhí)行操作的指令，所述操作包括： 使用所述圖像處理器將合成圖像分割成Μ個合成塊； 將輸入圖像分割成Μ個輸入塊，其中每一輸入塊與對應合成塊配對； 分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)； 將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較； 響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生每一對輸入塊及合成塊的結構類似性值； 基于所述結構類似性值而確定聚集結構類似性值；及 基于所述聚集結構類似性值而識別所述輸入圖像的可變形對象類別。
11. 根據(jù)權利要求10所述的非暫時性機器可存取存儲媒體，其中分析所述圖像性質(zhì)包 含： 從給定塊提取照度測量； 通過從所述給定塊減去所述照度測量而產(chǎn)生第一信號流； 從所述第一信號流提取對比度測量；及 通過將所述第一信號流除以所述對比度測量而產(chǎn)生結構測量。
12. 根據(jù)權利要求10所述的非暫時性機器可存取存儲媒體，其中將每一輸入塊與其對 應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較包含： 通過將來自給定輸入塊的輸入照度值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成塊的合 成照度值進行比較而產(chǎn)生照度比較值； 通過將來自所述給定輸入塊的輸入對比度值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成 塊的合成對比度值進行比較而產(chǎn)生對比度比較值；及 通過將來自所述給定輸入塊的輸入結構值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成塊 的合成結構值進行比較而產(chǎn)生結構比較值。
13. 根據(jù)權利要求12所述的非暫時性機器可存取存儲媒體，其中產(chǎn)生結構類似性值包 含組合所述照度比較值、所述對比度比較值及所述結構比較值。
14. 根據(jù)權利要求10所述的非暫時性機器可存取存儲媒體，其中使用超定圖像數(shù)據(jù)庫 集的L1正則化來建構所述合成圖像。
15. -種成像系統(tǒng)，其包括： 像素陣列，其具有布置成行及列的像素； 處理電路，其耦合到所述像素陣列以控制圖像捕獲；及 非暫時性機器可存取存儲媒體，其提供在由所述成像系統(tǒng)執(zhí)行時將致使所述成像系統(tǒng) 執(zhí)行操作的指令，所述操作包括： 將合成圖像分割成Μ個合成塊； 將由所述像素陣列捕獲的輸入圖像分割成Μ個輸入塊，其中每一輸入塊與對應合成塊 配對； 分析每一合成塊及每一輸入塊的圖像性質(zhì)； 將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像性質(zhì)進行比較； 響應于比較所述圖像性質(zhì)而產(chǎn)生每一對輸入塊及合成塊的結構類似性值； 基于所述結構類似性值而確定聚集結構類似性值；及 基于所述聚集結構類似性值而識別所述輸入圖像的可變形對象類別。
16. 根據(jù)權利要求15所述的成像系統(tǒng)，其中分析所述圖像性質(zhì)包含： 從給定塊提取照度測量； 通過從所述給定塊減去所述照度測量而產(chǎn)生第一信號流； 從所述第一信號流提取對比度測量；及 通過將所述第一信號流除以所述對比度測量而產(chǎn)生結構測量。
17. 根據(jù)權利要求15所述的成像系統(tǒng)，其中將每一輸入塊與其對應合成塊的所述圖像 性質(zhì)進行比較包含： 通過將來自給定輸入塊的輸入照度值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成塊的合 成照度值進行比較而產(chǎn)生照度比較值； 通過將來自所述給定輸入塊的輸入對比度值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成 塊的合成對比度值進行比較而產(chǎn)生對比度比較值；及 通過將來自所述給定輸入塊的輸入結構值與來自所述給定輸入塊的所述對應合成塊 的合成結構值進行比較而產(chǎn)生結構比較值。
18. 根據(jù)權利要求17所述的成像系統(tǒng)，其中產(chǎn)生結構類似性值包含組合所述照度比較 值、所述對比度比較值及所述結構比較值。
19. 根據(jù)權利要求15所述的成像系統(tǒng)，其中使用超定圖像數(shù)據(jù)庫集的L1正則化來建構 所述合成圖像。
20. 根據(jù)權利要求15所述的成像系統(tǒng)，其進一步包括耦合到所述處理電路的存儲器， 其中所述存儲器包含用于建構所述合成圖像的可變形對象圖像數(shù)據(jù)庫。
【文檔編號】G06T5/50GK104298960SQ201310628564
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2013年11月29日 優(yōu)先權日:2013年7月19日
【發(fā)明者】許明愷 申請人:全視科技有限公司