[发明专利]人体部件检测装置和方法以及图像处理系统

说明书

本发明公开了一种人体部件检测装置和方法以及图像处理系统。所述人体部件检测装置包括：检测单元，被构造为从输入图像中检测与待检测人体部件相邻的物体；获取单元，被构造为基于检测到的物体，获取所述人体部件的特征点和所述检测到的物体的特征点；及更新单元，被构造为通过至少更新获取的所述检测到的物体的特征点，来更新获取的所述人体部件的特征点。根据本发明，将提高人体部件检测的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理，尤其涉及例如人体部件检测装置和方法以及图像处理系统。

背景技术

在视频/图像分析及识别应用中，自动并精确地检测人体部件(例如，面部部件、身体部件)是一项关键任务。例如，检测到的面部部件(例如，面部特征点)通常用于面部识别应用，诸如面部鉴别(face identification)、面部表情识别、面部属性识别等。检测到的身体部件(例如，手臂的关节点)通常用于人物识别应用，诸如人物再鉴别(human re-identification)、人物动作识别、人物属性识别、人物图像检索等。

通常，人们总会配戴眼镜或穿着各种类型的衣服，而这些都将影响人体部件检测的准确性。因此，为了减小眼镜对面部部件检测(即，面部特征点检测)的影响，“LearningDeep Representation for Face Alignment with Auxiliary Attributes”(ZhanpengZhang,Ping Luo,Chen Change Loy,and Xiaoou Tang；In arXiv,11Aug.2015)中公开了一种示例性检测方法。作为一种替换，为了减小衣服对身体部件检测(即，关节点检测)的影响，“Attribute And-Or Grammar for Joint Parsing of Human Attributes,Part andPose”(Seyoung Park,Bruce Xiaohan Nie and Song-Chun Zhu；In arXiv,7Jul.2016)中公开了一种示例性检测方法。

其中，这些示例性人体部件检测方法主要包括：1)确定待检测人体部件的属性，其中所确定属性例如为面部部件的眼镜属性(例如，“配带眼镜”、“未戴带眼镜”)或身体部件的衣服属性(例如，“上半身衣服类型”、“上半身衣服长度”、“下半身衣服类型”)；2)选择与所确定属性对应的预生成回归模型；例如，在所确定眼镜属性为“配戴眼镜”的情况下，将选择基于其中人们配戴各种类型的眼镜的对应样本图像生成的预生成回归模型；在所确定衣服属性为“上半身衣服类型”的情况下，将选择基于其中人们穿着各种类型的上半身衣服的对应样本图像生成的预生成回归模型；3)通过使用回归方法(例如，“Supervised DescentMethod and its Applications to Face Alignment”(X.Xiong And F.De la Torre；CVPR,2013)所公开的方法)，基于所选回归模型检测人体部件。

可以看出，在上述人体部件检测方法中，将人们配戴的眼镜或穿着的衣服仅用作整体信息(例如，人是否配戴眼镜、人穿着什么类型的衣服)来选择用于后续回归处理的对应回归模型。然而，在某些情形中，例如，如图1A中所示，在人配戴眼镜(尤其是伴随低头姿态)的情况下，由于在眼睛周围提取的特征易受整个眼镜框的影响，因此最终检测到的眼睛的特征点将陷入眼镜的局部最优位置(即，眼睛的特征点将集中在眼镜框上)。例如，在人穿着某种类型的衣服(例如，图1B中所示的短袖裙子)或此人被另一个人遮挡的情况下，对此人关节点的检测也将受到他/她的衣服或与他/她相邻的另一个人的干扰。因此，在将人们配戴的眼镜或穿着的衣服仅用作整体信息的情况下，最终检测到的人体部件(例如，面部部件、身体部件)的准确性仍将受到眼镜或衣服的影响。

发明内容

因此，鉴于上面的背景技术中的记载，本发明旨在解决上述问题中的至少一点。