專利名稱：信息處理設(shè)備和方法以及程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種信息處理設(shè)備和方法以及程序，尤其涉及一種能夠更快速并且更可靠地從圖像中檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象的信息處理設(shè)備和方法以及程序。
背景技術(shù)：
在相關(guān)技術(shù)中，主要研究和開(kāi)發(fā)了從圖像中檢測(cè)人的技術(shù)，用于安全和車載 (on-vehicle)用途。作為用于從圖像中檢測(cè)(辨識(shí))人的主特征量，使用通過(guò)邊緣提取獲得的特征量。在這種技術(shù)中，將通過(guò)邊緣提取獲得的特征量的各種變化定義為新的特征量， 以辨識(shí)人。另外，在辨識(shí)期間，可以使用通過(guò)增強(qiáng)(boosting)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)獲得的辨別器作為辨識(shí)器(參見(jiàn) Paul Viola & Michael Jones US20040013304 Al System and method fordetecting objects in images, Paul Viola & Michael Jones US20020102024A1 Method and system for object detection in digital images COMPAQINFORMATION TECHN0L0GIE，Paul Viola & Michael JonesUS7099510 B2 Method and system for object detection in digital imagesHEWLETT PACKARD DEVELOPMENT CO,以及 Paul Viola Michael Jones US7020337 B2 System and method for detecting objects inimages MITSUBISHI ELECTRIC RES LAB)。

發(fā)明內(nèi)容
在相關(guān)技術(shù)中，在通過(guò)增強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)獲得的辨別器中，弱辨別器按照學(xué)習(xí)的順序進(jìn)行運(yùn)算。用于高速運(yùn)算的Paul Viola & Michael JonesUS20040013304 Al System and method for detecting objects in images、Paul Viola & Michael Jones US20020102024 Al Method and system forobject detection in digital images COMPAQ INFORMATIONTECHNOLOGIE.Paul Viola & Michael Jones US7099510 B2 Methodand system for object detection in digital images HEWLETT PACKARD DEVELOPMENT CO和 Paul Viola & Michael Jones US7020337 B2System and method for detecting objects in images MITSUBISHIELECTRIC RES LAB提出在增強(qiáng)的每一個(gè)級(jí)聯(lián)階段的終止。然而，不能從進(jìn)行終止期望越來(lái)越高的速度。期望更準(zhǔn)確并且更快速地檢測(cè)諸如人的對(duì)象。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，提供了一種信息處理設(shè)備，包括第一計(jì)算裝置，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，負(fù)圖像中不存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；第二計(jì)算裝置，其針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，處理負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及重新排列裝置，其從由第二計(jì)算裝置計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種信息處理方法，包括步驟針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，
4正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，負(fù)圖像中不存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，處理負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及從所計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別
ο根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀程序，用于執(zhí)行包括這樣的步驟的處理針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，負(fù)圖像中不存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，處理負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及從所計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器。在本發(fā)明的實(shí)施例的信息處理設(shè)備和方法以及程序中，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，負(fù)圖像中不存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；并且從處理負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器，由此生成識(shí)別器，其中，處理負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種信息處理設(shè)備，包括第一計(jì)算裝置，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分；第二計(jì)算裝置，其根據(jù)由第一計(jì)算裝置計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及重新排列裝置，其從由第二計(jì)算裝置計(jì)算的學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種信息處理方法，包括步驟針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分；根據(jù)所計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及從所計(jì)算的學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序排列弱識(shí)別器。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀程序，用于執(zhí)行包括這樣的步驟的處理針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分；根據(jù)所計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及從所計(jì)算的學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器。在本發(fā)明的信息處理方法和設(shè)備以及程序中，針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分，根據(jù)所計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差，并且從學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器，由此生成識(shí)別器。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種信息處理設(shè)備，包括計(jì)算裝置，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在每一個(gè)識(shí)別器中，弱識(shí)別器的布置不同；以及生成裝置，其通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行運(yùn)算時(shí)使用由計(jì)算裝置計(jì)算的平均數(shù)量，生成平均數(shù)量被最小化的識(shí)別
ο根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種信息處理方法，包括步驟針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在每一個(gè)識(shí)別器中，弱識(shí)別器的布置不同；以及通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行運(yùn)算時(shí)使用平均數(shù)量，生成平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀程序，用于執(zhí)行包括這樣的步
5驟的處理針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在每一個(gè)識(shí)別器中，弱識(shí)別器的布置不同；以及通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行運(yùn)算時(shí)使用平均數(shù)量，生成平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。在本發(fā)明的實(shí)施例的信息處理設(shè)備和方法以及程序中，針對(duì)弱識(shí)別器的布置不同的包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)的弱識(shí)別器的平均數(shù)量，并且基于遺傳算法和平均數(shù)量生成平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，可以以高速準(zhǔn)確地檢測(cè)對(duì)象。


圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)的圖
圖2是示出特征量計(jì)算單元的詳細(xì)結(jié)構(gòu)示例的圖3是描述導(dǎo)向?yàn)V波器(steerable filter)的圖4是圖示識(shí)別器生成單元的詳細(xì)結(jié)構(gòu)示例的圖5是描述學(xué)習(xí)處理的流程圖6是描述特征量計(jì)算處理的流程圖7是描述識(shí)別器生成處理的流程圖8A至圖8B是描述識(shí)別器的生成的圖9是描述特征量的圖10是描述對(duì)每一對(duì)特征點(diǎn)的特征量進(jìn)行采樣的圖11是描述弱識(shí)別器的設(shè)置的圖12是描述識(shí)別器的結(jié)構(gòu)的圖13是示出累積值和弱辨別器之間的關(guān)系的圖14是描述第一排列處理的流程圖15是示出驗(yàn)證結(jié)果的圖16是描述第二重新排列處理的流程圖17是描述第三重新排列處理的流程圖18A至圖18D是描述雜交(crossover)的圖19是描述辨識(shí)處理的流程圖；以及
圖20是描述記錄介質(zhì)的圖。
具體實(shí)施例方式下文中，將參考附圖描述本發(fā)明的實(shí)施例。關(guān)于系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對(duì)象識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示例的框圖。對(duì)象識(shí)別系統(tǒng)包括學(xué)習(xí)設(shè)備11、識(shí)別器記錄單元12和辨識(shí)設(shè)備13，且對(duì)象識(shí)別系統(tǒng)在輸入圖像中辨識(shí)這樣的區(qū)域在該區(qū)域中，例如，存在作為目標(biāo)對(duì)象的人的圖像。學(xué)習(xí)設(shè)備11基于輸入的學(xué)習(xí)圖像，生成在辨識(shí)設(shè)備13中進(jìn)行識(shí)別在圖像上存在或者不存在目標(biāo)對(duì)象的處理時(shí)使用的識(shí)別器，并且將識(shí)別器記錄在識(shí)別器記錄單元12中。 辨識(shí)設(shè)備13使用記錄在識(shí)別器記錄單元12中的識(shí)別器和識(shí)別特征量，識(shí)別在輸入圖像中
6是否存在目標(biāo)對(duì)象的圖像，并且輸出識(shí)別結(jié)果。學(xué)習(xí)設(shè)備11包括圖像輸入單元21、多分辨率圖像生成單元22、特征點(diǎn)提取單元 23、特征量計(jì)算單元M和識(shí)別器生成單元25。多分辨率圖像生成單元22根據(jù)由圖像輸入單元21輸入的學(xué)習(xí)圖像生成具有不同分辨率的多個(gè)圖像，并將該圖像作為多分辨率圖像提供給特征點(diǎn)提取單元23。例如，生成從水平Ll至水平L8的8個(gè)分辨率的層的多分辨率圖像。這里，水平Ll的多分辨率圖像的分辨率最高，且多分辨率圖像的分辨率從水平Ll至水平L8順序降低。特征點(diǎn)提取單元23從構(gòu)成由多分辨率圖像生成單元22生成的多分辨率圖像的每一個(gè)圖像(學(xué)習(xí)圖像)中，提取在生成用于識(shí)別存在或者不存在學(xué)習(xí)圖像中的一些像素的識(shí)別器時(shí)使用的特征點(diǎn)，并且將提取的特征點(diǎn)和學(xué)習(xí)圖像提供給特征量計(jì)算單元對(duì)。這里， 識(shí)別器是包括通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)生成的多個(gè)弱識(shí)別器的強(qiáng)識(shí)別器，并且例如在使用對(duì)象的輪廓識(shí)別在輸入圖像中是否存在對(duì)象的圖像的區(qū)域的情況下，使用該識(shí)別器。特征量計(jì)算單元M基于來(lái)自特征點(diǎn)提取單元23的學(xué)習(xí)圖像，例如使用導(dǎo)向?yàn)V波器，通過(guò)濾波處理針對(duì)每一個(gè)特征點(diǎn)計(jì)算指示所提取的輪廓的特征量，并且將獲得的特征量和學(xué)習(xí)圖像提供給識(shí)別器生成單元25?；趶奶卣髁坑?jì)算單元M提供的學(xué)習(xí)圖像和特征量，識(shí)別器生成單元25例如通過(guò)Adaboost進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)處理，并且生成用于識(shí)別例如作為目標(biāo)對(duì)象的人的識(shí)別器。識(shí)別器生成單元25將生成的識(shí)別器提供給識(shí)別器記錄單元 12。辨識(shí)設(shè)備13包括圖像輸入單元31、多分辨率圖像生成單元32、特征點(diǎn)提取單元 33、特征量計(jì)算單元34、識(shí)別計(jì)算單元35和識(shí)別結(jié)果輸出單元36。辨識(shí)設(shè)備13的圖像輸入單元31至特征量計(jì)算單元34中的每一個(gè)對(duì)要辨識(shí)其目標(biāo)對(duì)象的輸入圖像執(zhí)行與學(xué)習(xí)設(shè)備 11的圖像輸入單元21至特征量計(jì)算單元M中的每一個(gè)相同的處理，因此省略詳細(xì)描述。識(shí)別計(jì)算單元35讀取記錄在識(shí)別器記錄單元12中的識(shí)別器和識(shí)別特征量。識(shí)別計(jì)算單元35將與來(lái)自特征量計(jì)算單元34的特征量的識(shí)別特征量相對(duì)應(yīng)的識(shí)別特征量分配到讀取的識(shí)別器，以進(jìn)行運(yùn)算。識(shí)別結(jié)果輸出單元36獲取識(shí)別計(jì)算單元35的運(yùn)算結(jié)果，并且基于該運(yùn)算結(jié)果輸出指示是否在輸入圖像中辨識(shí)出目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別結(jié)果。圖2是示出圖1的特征量計(jì)算單元M的詳細(xì)結(jié)構(gòu)示例的圖。特征量計(jì)算單元34 具有與特征量計(jì)算單元M相同的結(jié)構(gòu)。因此，這里，描述特征量計(jì)算單元M的結(jié)構(gòu)作為示例。特征量計(jì)算單元M包括一次濾波處理單元51、二次濾波處理單元52、三次濾波處理單元53和特征量生成單元54。將來(lái)自特征點(diǎn)提取單元23的學(xué)習(xí)圖像提供給一次濾波處理單元51至特征量生成單元M，并且將特征點(diǎn)提供給一次濾波處理單元51至三次濾波處理單元53。一次濾波處理單元51針對(duì)每一個(gè)提供的特征點(diǎn)，對(duì)特征點(diǎn)使用高斯函數(shù)G的線性微分函數(shù)G1進(jìn)行濾波處理，以提取特征量，并將該特征量提供給特征量生成單元54。這里， 用等式1和2表示高斯函數(shù)G和線性微分函數(shù)Α。
權(quán)利要求
1.一種信息處理設(shè)備，包括第一計(jì)算裝置，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，所述正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，所述負(fù)圖像中不存在作為所述識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；第二計(jì)算裝置，其針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，所述處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理所述正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及重新排列裝置，其從由所述第二計(jì)算裝置計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
2.一種信息處理方法，包括步驟針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，所述正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，所述負(fù)圖像中不存在作為所述識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，所述處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理所述正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及從所計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
3.一種計(jì)算機(jī)可讀程序，用于執(zhí)行包括這樣的步驟的處理針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，所述正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，所述負(fù)圖像中不存在作為所述識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，所述處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理所述正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及從所計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
4.一種信息處理設(shè)備，包括第一計(jì)算裝置，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分；第二計(jì)算裝置，其根據(jù)由所述第一計(jì)算裝置計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及重新排列裝置，其從由所述第二計(jì)算裝置計(jì)算的所述學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
5.一種信息處理方法，包括步驟針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分； 根據(jù)所計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及從所計(jì)算的學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序排列所述弱識(shí)別器。
6.一種計(jì)算機(jī)可讀程序，用于執(zhí)行包括這樣的步驟的處理針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分； 根據(jù)所計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及從所計(jì)算的學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
7.一種信息處理設(shè)備，包括計(jì)算裝置，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在所述每一個(gè)識(shí)別器中，所述弱識(shí)別器的布置不同；以及生成裝置，其通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行所述運(yùn)算時(shí)使用由所述計(jì)算裝置計(jì)算的所述平均數(shù)量，生成所述平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的信息處理設(shè)備，其中，所述生成裝置根據(jù)當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量選擇所述識(shí)別器中的一些識(shí)別器，作為選擇的識(shí)別器；對(duì)按照所述平均數(shù)量確定的若干個(gè)識(shí)別器進(jìn)行雜交，以獲得雜交的識(shí)別器； 對(duì)按照平均數(shù)量確定的若干個(gè)識(shí)別器進(jìn)行突變，以得到突變的識(shí)別器； 隨機(jī)生成若干與現(xiàn)有的識(shí)別器不同的識(shí)別器，作為新生成的識(shí)別器； 對(duì)所述選擇、雜交、突變和新生成的識(shí)別器的集合重復(fù)進(jìn)行上面的選擇、雜交、突變和生成處理，直到獲得所述平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。
9.一種信息處理方法，包括步驟針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在所述每一個(gè)識(shí)別器中，所述弱識(shí)別器的布置不同；以及通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行所述運(yùn)算時(shí)使用所述平均數(shù)量，生成所述平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀程序，用于執(zhí)行包括這樣的步驟的處理針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在所述每一個(gè)識(shí)別器中，所述弱識(shí)別器的布置不同；以及通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行所述運(yùn)算時(shí)使用所述平均數(shù)量，生成所述平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。
11.一種信息處理設(shè)備，包括第一計(jì)算單元，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，所述正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，所述負(fù)圖像中不存在作為所述識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；第二計(jì)算單元，其針對(duì)每一個(gè)弱識(shí)別器計(jì)算處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，所述處理所述負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理所述正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及重新排列單元，其從由所述第二計(jì)算單元計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
12.一種信息處理設(shè)備，包括第一計(jì)算單元，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算每一個(gè)樣本圖像的得分；第二計(jì)算單元，其根據(jù)由所述第一計(jì)算單元計(jì)算的得分計(jì)算學(xué)習(xí)誤差；以及重新排列單元，其從由所述第二計(jì)算單元計(jì)算的所述學(xué)習(xí)誤差最小的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列所述弱識(shí)別器。
13.一種信息處理設(shè)備，包括計(jì)算單元，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的每一個(gè)識(shí)別器，計(jì)算當(dāng)處理樣本圖像的運(yùn)算終止時(shí)弱識(shí)別器的平均數(shù)量，在所述每一個(gè)識(shí)別器中，所述弱識(shí)別器的布置不同；以及生成單元，其通過(guò)進(jìn)行基于遺傳算法的運(yùn)算并且在進(jìn)行所述運(yùn)算時(shí)使用由所述計(jì)算單元計(jì)算的所述平均數(shù)量，生成所述平均數(shù)量被最小化的識(shí)別器。
全文摘要
提供一種信息處理設(shè)備和方法以及程序。信息處理設(shè)備包括第一計(jì)算單元，其針對(duì)包括多個(gè)弱識(shí)別器的識(shí)別器的每一個(gè)弱識(shí)別器，計(jì)算包括正圖像和負(fù)圖像的每一個(gè)樣本圖像的得分，正圖像中存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象，負(fù)圖像中不存在作為識(shí)別對(duì)象的對(duì)象；第二計(jì)算單元，其計(jì)算處理負(fù)圖像時(shí)的得分的數(shù)量，處理負(fù)圖像時(shí)的得分是小于處理正圖像時(shí)的得分中的最小得分的得分；以及重新排列單元，其從由第二計(jì)算單元計(jì)算的數(shù)量最大的弱識(shí)別器開(kāi)始按順序重新排列弱識(shí)別器。
文檔編號(hào)G06K9/66GK102270306SQ20111014752
公開(kāi)日2011年12月7日 申請(qǐng)日期2011年5月27日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月4日
發(fā)明者佐部浩太郎, 橫野順 申請(qǐng)人:索尼公司