[发明专利]从图片中检测物体的方法和装置

说明书

本申请公开了从图片中检测物体的方法和装置。根据一个实施方式，用于从图片中检测物体的方法的包括：将图片中物体区域框的图片特征映射为多个第一特征，其中，每个第一特征的特征值和环绕填充值的组合与其他第一特征的特征值和环绕填充值的组合均不同；基于特征链接，根据多个第一特征生成多个第二特征；以及根据多个第二特征确定物体区域框的图片特征的样本状态，样本状态包括正样本及负样本。

技术领域

本申请涉及计算机视觉领域，具体地，涉及从图片中检测物体的方法和装置。

背景技术

物体检测是计算机视觉领域的重要问题。然而，在物体检测中存在样本不均衡的问题。作为背景的负样本的数量远远大于作为前景的物体的正样本的数量。

现有的一种方法是采用级联分类器，其中，多个阶段的分类器相级联，每个阶段的分类器仅考虑当前阶段特征，通过级联的多个分类器依次去掉负样本。但是，已有的级联分类器由于在每个阶段考虑的特征彼此不同，因此各个阶段利用的多组特征只能分别学习，而不能基于已有的特征进行调整，从而导致物体检测的准确率较低。

发明内容

本申请旨在提出一种从图片中检测物体的方法和装置。

根据一个方面，从图片中检测物体的方法包括：将图片中物体区域框的图片特征映射为多个第一特征，其中，每个第一特征的特征值和环绕填充值的组合与其他第一特征的特征值和环绕填充值的组合均不同；基于特征链接，根据多个第一特征生成多个第二特征；以及根据多个第二特征确定物体区域框的图片特征的样本状态，样本状态包括正样本及负样本。

在示例性的实施方式中，所述多个第一特征包括顺序排列的多个阶段的第一特征，所述多个第二特征包括所述多个阶段分别对应的第二特征。

在示例性的实施方式中，第一阶段的第二特征与第一阶段的第一特征相同，其它每个阶段的第二特征由至少一个在前阶段的第二特征及当前阶段的第一特征生成。

在示例性的实施方式中，所述其他每个阶段的第二特征由全部在前阶段的第二特征及当前阶段的第一特征生成。

在示例性的实施方式中，所述其它每个阶段的第二特征均由前一阶段的第二特征及当前阶段的第一特征生成。

在示例性的实施方式中，所述正样本用于指示所述物体区域框的图片特征包括目标物体，所述负样本用于指示所述物体区域框的图片特征不包括目标物体。

在示例性的实施方式中，所述基于级联分类器，根据所述多个第二特征确定所述物体区域框的图片特征的样本状态，包括：基于分类器，根据每个阶段的第二特征分别对应的第一分值，生成每个阶段的第二分值，其中，第一阶段的第二分值根据第一阶段的第一分值确定，其它每个阶段的第二分值根据对应阶段的第一分值和上一阶段的第二分值得到；以及依次根据每个阶段的第二分值确定所述物体区域框的图片特征的样本状态。

在示例性的实施方式中，所述依次根据每个阶段的第二分值确定所述物体区域框的图片特征的样本状态，包括：从第一阶段开始依次根据对应阶段的第二分值确定当前阶段的样本状态；当根据任一阶段的第二分值确定为负样本时，确定所述物体区域框的图片特征的样本状态为负样本，并不再确定后续阶段的样本状态。

在示例性的实施方式中，在所述依次根据每个阶段的第二分值确定所述物体区域框的图片特征的样本状态之前，还包括：对所述每个阶段的第二分值进行归一化处理。

根据另一方面，从图片中检测物体的装置包括：特征映射模块，将图片中物体区域框的图片特征映射为多个第一特征，其中，每个第一特征的特征值和环绕填充值的组合与其他第一特征的特征值和环绕填充值的组合均不同；特征生成模块，基于特征链接根据多个第一特征生成多个第二特征；以及状态确定模块，根据多个第二特征确定物体区域框的图片特征的样本状态，样本状态包括正样本及负样本。