[发明专利]从3D范围图像进行基于绘制的界标定位

说明书

背景技术

生物识别正在成为用于访问控制和监控安全区域(诸如机场)的流行方法。在这样的设置中，有时将人(或者人的某部分)的图像与之前捕获的“注册”图像相比较是必要的。一些用于生物识别的技术需要自动地定位特定界标(landmark)并估计这些界标的方向。

生物学方面许多过去的工作已经考虑到传统图像，即电磁光谱的可见部分中的集成光。然而，随着3D捕获设备可用性的增加以及成本的降低，重点越来越多地放在从所产生的3D范围(即深度)图像进行生物识别上。

附图说明

图1是图解现有技术界标定位方法的流程图；

图2是图解另一个现有技术界标定位方法的流程图；

图3是图解根据示例实施例使用绘制从3D范围图像进行界标定位的方法的流程图；

图4A是根据示例实施例的具有各种3D面部界标的主体的被绘制的可视图像的示意图；

图4B是根据示例实施例的具有至少一个3D面部界标的主体的被绘制的可视图像的示意图；

图5是计算机系统的框图，该计算机系统执行用于处理根据示例实施例的关于界标定位以及绘制的方法和流程的程序。

具体实施方式

在以下描述中，参考形成本文一部分的附图，并且其中通过图解示出可以实现的特定实施例。

在一个实施例中，在此描述的功能或算法可以在软件中，或者在软件和人类实现的流程的组合中实现。软件可以由存储在诸如存储器或者其它类型存储装置的计算机可读介质上的计算机可执行指令构成。进一步，这些功能对应于模块，它们是软件、硬件、固件或者它们的任意组合。多个功能可以在所期望的一个或多个模块中执行，并且所描述的实施例仅仅是示例。软件可以在数字信号处理器、ASIC、微处理器或者运行在计算机系统(诸如个人计算机、服务器或者其它计算机系统)上的其他类型处理器上执行。

每张人脸具有大量的可区分界标，包括但不限于鼻子、眼眶、颧骨、下巴等等，它们中的每一个都有特定的特征，诸如宽度、形状等。当在侧面像中观看时，如在J.Zhou等，Histograms of Categorized Shapes for 3D Ear Detection，2010IEEE，http://utopia.csis.pace.edu/cs615/btas2010/BTAS/papers/Paper％20157.pdf，(以下称为“Zhou”)中描述，诸如在Zhou的第∏A部分(包括表1以及图3)中描述的，耳朵提供了高度可区分界标，Zhou通过引用合并在本文中，就像在此充分陈述了那样。

在此，实施例描述了计算机实现的方法，包括获取包含一个或多个3D界标的三维(3D)范围图像；将3D范围图像绘制(render)到包含与一个或多个3D界标相关的亮度模式的被绘制的可视图像中；并且在被绘制的可视图像中定位一个或多个3D界标中的至少一个以产生包含与至少一个3D界标相关的至少一个定位的亮度模式的被绘制的可视图像。在生物识别应用中所述各种方法以及相关系统和装置是有用的。

可视图像提供关于由场景中对象反射的光量的信息，而三维(3D)图像是进一步提供照相机与场景中对象之间距离相关的信息的图像。而2.5D图像具有二维(水平和垂直)和在特定位置处的提供距离信息的像素值，与3D图像不同，它不包括关于该位置表面的方向的信息，使得照相机光轴和对象表面法线之间的距离和角度都是已知的。尽管2.5D成像在人脸识别技术中已经被使用，但根据定义，它包含更少的信息。

由于3D范围图像包含大量数据，因此其很难在3D范围图像中找到特定的界标，即界标定位。