專利名稱：頭部檢測(cè)方法、頭部檢測(cè)裝置、屬性判定方法、屬性判定裝置、程序、記錄介質(zhì)和屬性判定系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種頭部檢測(cè)方法、頭部檢測(cè)裝置、屬性判定方法、屬性判定裝置、程序、記錄介質(zhì)和屬性判定系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
使用模式識(shí)別來(lái)檢測(cè)圖像中的人的技術(shù)通過(guò)檢測(cè)例如人臉的器官(例如，眼睛、鼻子和嘴)、頭部和皮膚顏色來(lái)實(shí)施(例如，參見專利文檔I)。在這種類型的對(duì)人的檢測(cè)中，一般而言，通過(guò)以下方式掃描來(lái)判定圖像是否是頭部等相對(duì)于待檢測(cè)圖像數(shù)據(jù)(原始圖像)細(xì)微地移動(dòng)預(yù)定區(qū)域的圖像片。上述判定例如通過(guò)參考預(yù)先獲取的學(xué)習(xí)圖像來(lái)實(shí)現(xiàn)。
現(xiàn)有技術(shù)文檔[專利文檔][專利文檔I]日本專利No.381094
發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明要解決的問(wèn)題學(xué)習(xí)可以利用作為頭部圖像的正例的在圖像片中示出了預(yù)定位置和尺寸的頭部的圖像或者作為頭部圖像的反例的頭部的位置或尺寸不同于圖像片中的預(yù)定位置和尺寸的圖像來(lái)進(jìn)行。例如，如圖7所示，原始圖像(待檢測(cè)圖像)70的尺寸可以漸變，掃描是針對(duì)每個(gè)尺寸進(jìn)行的。在這種情況下，通過(guò)縮減原始圖像70的尺寸并移動(dòng)圖像片71來(lái)搜索頭部，可以檢測(cè)到各種尺寸的頭部。然而，對(duì)于這種方法而言，除非逐漸地移動(dòng)圖像片71，否則可能會(huì)錯(cuò)過(guò)頭部，但是當(dāng)細(xì)微地移動(dòng)片時(shí)，用于檢測(cè)的處理時(shí)間將增加。此外，對(duì)于原始圖像的尺寸而言，除非逐步地縮減原始圖像的尺寸，否則可能會(huì)錯(cuò)過(guò)頭部，但是當(dāng)逐步地縮減原始圖像時(shí)，用于檢測(cè)的處理時(shí)間將增加。因此，本發(fā)明旨在提供一種快速而準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的頭部的頭部檢測(cè)方法、頭部檢測(cè)裝置、屬性判定方法、屬性判定裝置、程序、記錄介質(zhì)和屬性判定系統(tǒng)。解決問(wèn)題的技術(shù)方案為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法使用預(yù)備的頭部檢測(cè)模型和確定的頭部檢測(cè)模型，其中預(yù)備的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，作為反例的圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部，確定的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，作為正例的圖像中的每一個(gè)包括與規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，作為反例的圖像中的每一個(gè)包括與規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部，所述方法包括圖像獲取步驟，獲取待檢測(cè)圖像；
預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟，裁剪出待檢測(cè)圖像的規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，通過(guò)參考預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像；以及確定的頭部檢測(cè)步驟， 通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型，從在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟中獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像。本發(fā)明的頭部檢測(cè)裝置包括預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，該作為反例的圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部；確定的頭部檢測(cè)模型，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，作為正例的圖像中的每一個(gè)包括與規(guī)定圖像區(qū)中的預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，作為反例的圖像中的每一個(gè)包括與規(guī)定圖像區(qū)中的預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部;圖像獲取單元，獲取待檢測(cè)圖像；預(yù)備的頭部檢測(cè)單元，裁剪出待檢測(cè)圖像的規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，通過(guò)參考預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像；以及確定的頭部檢測(cè)單元，通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型，從預(yù)備的頭部檢測(cè)單元獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像。本發(fā)明的屬性判定方法包括頭部檢測(cè)步驟，根據(jù)本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)頭部；以及屬性判定步驟，基于頭部圖像來(lái)判定屬性。本發(fā)明的屬性判定裝置包括頭部檢測(cè)單元，由根據(jù)本發(fā)明的頭部檢測(cè)裝置來(lái)檢測(cè)頭部；以及屬性判定單元，基于頭部圖像來(lái)判定屬性。本發(fā)明的程序使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法和本發(fā)明的屬性判定方法中的至少一個(gè)。本發(fā)明的記錄介質(zhì)記錄了根據(jù)本發(fā)明的程序。本發(fā)明的屬性判定系統(tǒng)包括圖像獲取單元，獲取待檢測(cè)圖像；預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，作為反例的圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部；確定的頭部檢測(cè)模型，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，作為正例的圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中包括與預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，作為反例的圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中包括與預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部;屬性判定模型和屬性判定規(guī)則中的至少一個(gè)，用于基于頭部圖像來(lái)判定屬性；預(yù)備的頭部檢測(cè)單元，裁剪出待檢測(cè)圖像的規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，通過(guò)參考預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像；確定的頭部檢測(cè)單元，通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型，從預(yù)備的頭部檢測(cè)單元獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像。屬性判定單元，基于頭部圖像來(lái)判定屬性；以及輸出單元，輸出屬性判定結(jié)果，其中，圖像獲取單元和輸出單元經(jīng)由系統(tǒng)外部提供的通信網(wǎng)絡(luò)與預(yù)備的頭部檢測(cè)單元、預(yù)備的頭部檢測(cè)模型、確定的頭部檢測(cè)單元、確定的頭部檢測(cè)模型、屬性判定單元、以及屬性判定模型和屬性判定規(guī)則二者中的至少一個(gè)相連。發(fā)明的有益效果
根據(jù)本發(fā)明，可以提供一種高速而準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的頭部的頭部檢測(cè)方法、頭部檢測(cè)裝置、屬性判定方法、屬性判定裝置、程序、記錄介質(zhì)和屬性判定系統(tǒng)。


圖IA是示出了本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法的示例(實(shí)施例I)的流程圖。圖IB是示出了本發(fā)明的頭部檢測(cè)裝置的示例(實(shí)施例I)的配置的框圖。圖2A至2F是用于說(shuō)明本發(fā)明中獲取預(yù)備的頭部檢測(cè)模型的示例的視圖。圖3A和3B是用于說(shuō)明實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法中的預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟的示例的視圖。圖3C和3D是用于說(shuō)明實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法中的確定的頭部檢測(cè)步驟的示例的視圖。圖4A是示出了本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法的另一示例(實(shí)施例2)的流程圖。圖4B是示出了本發(fā)明的頭部檢測(cè)裝置的另一示例(實(shí)施例2)的配置的框圖。圖5A是示出了本發(fā)明的屬性判定方法的示例(實(shí)施例3)的流程圖。圖5B是示出了本發(fā)明的屬性判定裝置的示例(實(shí)施例3)的配置的框圖。圖5C是示出了實(shí)施例3的屬性判定裝置的另一示例的框圖。圖6是示出了使用本發(fā)明的屬性判定裝置的屬性判定系統(tǒng)的示例(實(shí)施例5)的配置的框圖。圖7是示出了現(xiàn)有技術(shù)的檢測(cè)頭部方法的示例的視圖。
具體實(shí)施例方式接下來(lái)，將描述本發(fā)明的實(shí)施例。這里，應(yīng)注意，本發(fā)明不限于或約束于以下實(shí)施例。在下圖I至6中，相同數(shù)字和符號(hào)指示相同部件。[實(shí)施例I]圖IA示出了實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法的流程圖。圖IB示出了實(shí)施例I的頭部檢測(cè)裝置的框圖。如圖IB所示，實(shí)施例I的頭部檢測(cè)裝置包括圖像獲取裝置(單元)111、計(jì)算裝置(單元)120、輸出裝置(單元)131和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置(單元)140，作為主要部件。圖像獲取裝置111電連接至計(jì)算裝置120。計(jì)算裝置120電連接至輸出裝置131和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140。計(jì)算裝置120包括預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(單元)121和確定的頭部檢測(cè)裝置(單元)122。預(yù)先獲取的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141和確定的頭部檢測(cè)模型142存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140中。預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121與預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141相連。確定的頭部檢測(cè)裝置122與確定的頭部檢測(cè)模型142相連。圖像獲取裝置111的示例包括電荷耦合器件(CXD)攝像機(jī)、互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)攝像機(jī)和圖像掃描儀。計(jì)算裝置120的示例包括中央處理單元(CPU)。輸出裝置131的示例包括通過(guò)圖像輸出數(shù)據(jù)的監(jiān)視器(例如，諸如液晶顯示器(LCD)和陰極射線管(CRT)顯示器之類的圖像顯示器)、通過(guò)打印輸出數(shù)據(jù)的印刷機(jī)和通過(guò)聲音輸出數(shù)據(jù)的揚(yáng)聲器。輸出裝置131是可選部件。優(yōu)選地，本發(fā)明的頭部檢測(cè)裝置包括輸出裝置131，盡管這并非始終是必要的。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140的示例包括隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、只讀存儲(chǔ)器(ROM)、硬盤(HD)、光盤和軟(注冊(cè)的商標(biāo)名)盤(FD)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140可以例如是，內(nèi)置型或外部型，例如，外部存儲(chǔ)設(shè)備。對(duì)于圖像獲取裝置、計(jì)算裝置、輸出裝置和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置，同樣適用于以下實(shí)施例。例如，使用如下圖IB的頭部檢測(cè)裝置實(shí)現(xiàn)實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法。首先，在執(zhí)行頭部檢測(cè)方法之前，使用機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。具體地，首先，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)用于學(xué)習(xí)的圖像形成預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141，作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，作為反例的圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部。例如，如圖2A所示，在用于學(xué)習(xí)的圖像(示出了正面面向人的圖像)IOA中，將圖像·IOa (整個(gè)頭部)、IOb (頭部的右上部)和IOc (頭部的左半邊)分為正例，圖像10a、IOb和IOc中的每一個(gè)在預(yù)定尺寸(例如32X32像素)的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分。另一方面，將各自在規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部的圖像IOd(人的肩部)和IOe(背部)分為反例。例如，如圖2B所示，在用于學(xué)習(xí)的圖像(示出了背面面向人的圖像)10B中，將各自在規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分的圖像IOf (整個(gè)頭部)和IOg(頭部的左半邊)分為正例。例如，如圖2C所示，在用于學(xué)習(xí)的圖像(以極小尺寸示出了正面面向人的圖像)IOC中，各自將在規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的一至少部分的圖像IOh(整個(gè)頭部)和10i(頭部的左半邊)分為正例。例如，如圖2D所示，在用于學(xué)習(xí)圖像(以極大尺寸示出了正面面向人的圖像)IOD中，將各自在規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分的圖像IOj (整個(gè)頭部)和IOk(頭部的左下部)分為正例。例如，如圖2E所示，在用于學(xué)習(xí)的圖像(以極小尺寸示出了背面面向人的圖像)10E中，將各自在規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分圖像IOm(整個(gè)頭部)和IOn(頭部的上半部)分為正例。例如，如圖2F所示，在用于學(xué)習(xí)的圖像(以極大尺寸示出了背面面向人的圖像)10F中，將各自在規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分的圖像IOp(整個(gè)頭部)和IOq(頭部的右下部)分為正例。考慮到檢測(cè)精度，例如，優(yōu)選地，示出了側(cè)面面向人等的圖像也用作用于學(xué)習(xí)的圖像。此外，用于學(xué)習(xí)的圖像的數(shù)目越多越好。例如，在預(yù)備的頭部檢測(cè)模型中，可以將示出了可能被誤認(rèn)為是頭部的事物的這種圖像分為反例。例如，如下機(jī)器學(xué)習(xí)形成預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141。首先，將頭部區(qū)正確地應(yīng)用于用于學(xué)習(xí)的圖像中的頭部，使得不會(huì)造成尺寸和位置上的偏差(注釋)。例如，通過(guò)人使用諸如鍵盤、鼠標(biāo)之類的常規(guī)已知輸入裝置進(jìn)行輸入來(lái)應(yīng)用頭部區(qū)。接下來(lái)，例如指定可接受范圍，如下將頭部位置處于頭部區(qū)中的正確位置的圖像和頭部位置與頭部區(qū)中的正確位置偏離不超過(guò)50%的圖像分類為正例；將頭部尺寸在頭部區(qū)中是正確尺寸的圖像和頭部尺寸在頭部區(qū)中不超過(guò)正確尺寸的±30%的圖像分類為正例；等等。然后，程序自動(dòng)地形成正例來(lái)形成預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141。另一方面，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)形成確定的頭部檢測(cè)模型142，其中，作為正例的每個(gè)圖像中的每一個(gè)在規(guī)定圖像區(qū)中包括與預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，作為反例的每個(gè)圖像中的每一個(gè)包括與預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部。具體地，例如，將頭部幾乎位于規(guī)定圖像區(qū)中心以及頭部輪廓(尺寸)幾乎與規(guī)定圖像區(qū)相同的圖像定義為正例。接下來(lái)，在作為形成的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141的正例的圖像IOa至10c、10f至10k、IOm至IOn和IOp至IOq中，將匹配上述定義的圖像(IOa和IOf)分為正例，將與上述定義不匹配的圖像(10b、10c、IOg至10k、IOm至IOn和IOp至IOq)分為反例。按照這種方式，因?yàn)槔鐚⒏髯园ㄗ鳛轭A(yù)備檢測(cè)到的頭部的圖像中與上述定義不相配的圖像集中分為反例，所以不需要相對(duì)于包括各自不含頭部的圖像在內(nèi)的所有圖像執(zhí)行學(xué)習(xí)。因此，可以高效地執(zhí)行學(xué)習(xí)。接下來(lái)，如圖IA的流程圖所示，執(zhí)行以下步驟。首先，圖像獲取裝置111獲取待檢測(cè)圖像(步驟SI I)。接下來(lái)，預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121裁剪出待檢測(cè)圖像的規(guī)定圖像區(qū)，作為圖像片，并通過(guò)參考預(yù)先獲取的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141，從待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像(步驟S21)。具體地，例如，如圖3A所示，通過(guò)參考預(yù)先獲取的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141，通過(guò)沿著水平方向從待檢測(cè)圖像20的左上端移動(dòng)圖像片21并且順序地連續(xù)向下移動(dòng)，通過(guò)所謂的 光柵掃描來(lái)搜索頭部圖像。在這個(gè)示例中，圖像片的行進(jìn)量(寬度)是整個(gè)圖像片尺寸的四分之一。結(jié)果，例如，如圖3B所示，檢測(cè)到頭部圖像21a至21g等。接下來(lái)，確定的頭部檢測(cè)裝置122通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142從在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S21中獲得的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)出確定的頭部圖像(步驟S22)。具體地，將比包括在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S21中獲得的頭部圖像21b、21d、21f、21g等(位于圖3B左側(cè)的包括人頭部的圖像)在內(nèi)的范圍稍大的區(qū)域用作輸入圖像。如圖3C所示，對(duì)輸入圖像進(jìn)行光柵掃描并縮小輸入圖像，通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142來(lái)從輸入圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像22a。此外，將比包括在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S21中獲得的頭部圖像21a、21c、21e等(位于圖3B右側(cè)的包括人頭部的圖像)在內(nèi)的范圍稍大的區(qū)域用作輸入圖像。如圖3D所示，對(duì)輸入圖像進(jìn)行光柵掃描并縮小輸入圖像，通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142來(lái)從輸入圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像22b。接下來(lái)，輸出裝置131輸出頭部的檢測(cè)結(jié)果(步驟S31)。輸出步驟S31是可選步驟。優(yōu)選地，本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法包括輸出步驟S31，盡管這并非始終是必要的。在專利文檔I中描述的用于檢測(cè)人的技術(shù)中，為了不錯(cuò)過(guò)頭部，應(yīng)該細(xì)微地(例如，每I個(gè)像素)移動(dòng)預(yù)定區(qū)域的圖像片來(lái)進(jìn)行掃描，并且應(yīng)該逐漸縮減圖像的尺寸(例如，X0. 95)。這將導(dǎo)致用于檢測(cè)的處理時(shí)間增加。另一方面，根據(jù)實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法，首先，從要檢測(cè)的圖像中檢測(cè)出各自包括頭部的至少一部分的圖像，作為預(yù)備的圖像。因此，即使當(dāng)圖像片的行進(jìn)量大(例如，每5個(gè)像素)或者圖像尺寸的變化速率大(例如，X0. 8)時(shí)，也不可能錯(cuò)過(guò)頭部。因此，實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法可以快速地檢測(cè)出待檢測(cè)圖像中的候選者。接下來(lái)，在檢測(cè)為預(yù)備的圖像的候選頭部圖像中檢測(cè)出確定的頭部圖像。因此，還可以快速地進(jìn)行確定的頭部檢測(cè)。因此，實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法可以快速而正確地檢測(cè)出待檢測(cè)圖像中的頭部。對(duì)于這些效果，都適用于下述實(shí)施例。[實(shí)施例2]圖4A是示出了實(shí)施例2的頭部檢測(cè)方法的流程圖。圖4B是示出了實(shí)施例2的頭部檢測(cè)裝置的框圖。如圖4B所示，在實(shí)施例2的頭部檢測(cè)裝置中，計(jì)算裝置120包括預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(單元)(第一階段)121-1和預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(單元)(第二階段)121-2來(lái)替換預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140中的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141包括第一階段參考模型141-1和第二階段參考模型141-2。預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(第一階段)121-1與第一階段參考模型141-1相連。預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(第二階段)121-2與第二階段參考模型141-2相連。除了這些以外，實(shí)施例2的其他配置與圖IB所示的實(shí)施例I的頭部檢測(cè)裝置相同。例如，使用如下圖4B的頭部檢測(cè)裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)施例2的頭部檢測(cè)方法。首先，在執(zhí)行頭部檢測(cè)方法之前，使用機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。即，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)形成包括第一階段參考模型141-1和第二階段參考模型141-2的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141。具體地，例如，首先，在第一階段參考模型141-1中，按照與實(shí)施例I中的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141的形成相同的方式，在圖2A至2F所示用于學(xué)習(xí)的圖像IOA至IOF中，將各自在預(yù)定尺寸的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分的圖像IOa至10c、10f至10k、IOm至IOn和IOp至IOq分為正例。另一方面，將各自在規(guī)定圖像 區(qū)中不包括頭部的圖像IOd和IOe分為反例。接下來(lái)，在第二階段參考模型141-2中，將滿足以下條件的圖像定義為正例。條件如下在其每個(gè)中頭部幾乎位于規(guī)定圖像區(qū)中心的圖像和在其每個(gè)中頭部偏離規(guī)定圖像區(qū)中心不超過(guò)約50%的圖像；在其每個(gè)中頭部輪廓(尺寸)與規(guī)定圖像區(qū)的尺寸實(shí)質(zhì)上相同的圖像和在其每個(gè)中頭部尺寸大于規(guī)定圖像區(qū)尺寸的二分之一的圖像。在作為形成的第一階段參考模型141-1的正例的圖像IOa至10c、10f至IOkUOm至IOn和IOp至IOq中，將與上述定義匹配的圖像(10a、10c、IOf、10h、10i、IOm和10n)分為正例，將與上述定義不匹配的圖像(10b、IQgUQj、10k、10p^P IOq)分為反例。在本示例中，在第一階段參考模型中，將各自在用于學(xué)習(xí)的圖像中包括頭部的一至少部分的圖像分為正例。然而，本發(fā)明不限于此。例如，可以相對(duì)于頭部區(qū)中的正確位置和尺寸通過(guò)指定預(yù)定可接受范圍來(lái)定義正例。此外，在第二階段參考模型中，將滿足頭部位置和頭部尺寸這兩方面條件的圖像分為正例。然而，本發(fā)明不限于此。例如，可以將滿足頭部位置和頭部尺寸中的一個(gè)的圖像分為正例。相應(yīng)地，在第一階段參考模型141-1中，例如，可以通過(guò)如下指定可接受范圍來(lái)定義正例將其中用于學(xué)習(xí)的圖像中的頭部位置在頭部區(qū)中的正確位置的圖像和在其每個(gè)中用于學(xué)習(xí)的圖像中的頭部位置在頭部區(qū)中偏離正確位置不超過(guò)50%的圖像分為正例；將其中頭部的尺寸是頭部區(qū)中的正確尺寸的圖像和在其每個(gè)中頭部的尺寸不超過(guò)頭部區(qū)中的正確尺寸的±30%的圖像分為正例；等等。在第二階段參考模型141-2中，例如，可以通過(guò)如下指定可接受范圍來(lái)定義正例將其中頭部的位置在頭部區(qū)中的正確適當(dāng)位置處的圖像和在其每個(gè)中用于學(xué)習(xí)的圖像中的頭部位置偏離頭部區(qū)中的正確位置不超過(guò)25%的圖像分為正例；將其中頭部的尺寸是頭部區(qū)中的正確尺寸的圖像和在其每個(gè)中頭部的尺寸不超過(guò)頭部區(qū)中的正確尺寸的±15%的圖像分為正例；等等。另一方面，按照與實(shí)施例I相同的方式來(lái)形成確定的頭部檢測(cè)模型142。具體地，例如，將在其每個(gè)中頭部幾乎位于規(guī)定圖像區(qū)中心并且頭部輪廓(尺寸)幾乎與規(guī)定圖像區(qū)相同的圖像定義為正例。在作為形成的第二階段參考模塊141-2的正例的圖像10a、10c、10f、10h、10i、10m和IOn中，將與上述定義匹配的圖像(IOa和IOf)分為正例，將與上述定義不匹配的圖像a0c、10h、10i、10m、10n)分類為反例。接下來(lái)，如圖4A的流程圖所示，將執(zhí)行以下步驟。首先，圖像獲取裝置111獲取待檢測(cè)圖像(步驟SI I)。接下來(lái)，預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置裁剪出待檢測(cè)圖像的規(guī)定圖像區(qū)，作為圖像片，并通過(guò)參考預(yù)先獲取的第一階段參考模型141-1和第二階段參考模型141-2來(lái)從待檢測(cè)圖像按階段地(兩個(gè)階段，即第一階段和第二階段)檢測(cè)出頭部圖像(步驟S23)。具體地，首先，作為第一階段，通過(guò)預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(第一階段)121-1按照與實(shí)施例I中的預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S21相同的方式參考預(yù)先獲取的第一階段參考模型141-1，從如圖3A所示的待檢測(cè)圖像20搜索頭部圖像來(lái)檢測(cè)出如圖3B所示的頭部圖像21a至21g。接下來(lái)，作為第二階段，通過(guò)參考預(yù)先獲取的第二階段參考模型141-2來(lái)從獲取的圖像21a至21g中檢測(cè)出頭部圖像21a、21d、21f和21g。接下來(lái)，按照與實(shí)施例I相同的方式，確定的頭部檢測(cè)裝置122通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142來(lái)從預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S23中獲得的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)出確定的頭部圖像(步驟S22)。具體地，將比包括在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S23中獲得的頭部圖像21d、21f、21g等(位于圖3B左側(cè)的包括人頭部的圖像)在內(nèi)的范圍稍大的區(qū)域用作輸入圖像。 如圖3C所示，對(duì)輸入圖像進(jìn)行光柵掃描并縮小輸入圖像，通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142從輸入圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像22a。此外，將比包括在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S23中獲得的頭部圖像21a等(位于圖3B右側(cè)的包括人頭部的圖像)在內(nèi)的范圍稍大的區(qū)域用作輸入圖像。如圖3D所示，對(duì)輸入圖像進(jìn)行光柵掃描并縮小輸入圖像，通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142從輸入圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像22b。接下來(lái)，按照與實(shí)施例I相同的方式，輸出裝置131輸出頭部的檢測(cè)結(jié)果(步驟S31)。在實(shí)施例2的頭部檢測(cè)方法中，如上所述，在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟中，通過(guò)參考兩個(gè)階段的參考模型在兩各階段中執(zhí)行頭部檢測(cè)。因此，可以更快速更準(zhǔn)確地檢測(cè)出待檢測(cè)圖像中的頭部。在實(shí)施例2的頭部檢測(cè)方法中，采用了兩個(gè)階段的參考模型，并進(jìn)行了與其相對(duì)應(yīng)的預(yù)定頭部檢測(cè)步驟。然而，本發(fā)明不限于此?？梢圆捎萌齻€(gè)階段或更多階段的參考模型，并且可以進(jìn)行與其相對(duì)應(yīng)的預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟。[實(shí)施例3]圖5A示出了實(shí)施例3的屬性判定方法的流程圖。圖5B示出了實(shí)施例3的屬性判定裝置的框圖。如圖5B所示，實(shí)施例3的屬性判定裝置包括圖像獲取裝置(單元)111、計(jì)算裝置(單元)120、輸出裝置(單元)131和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置(單元)140，作為主要部件。圖像獲取裝置111電連接至計(jì)算裝置120。計(jì)算裝置120電連接至輸出裝置131和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140。計(jì)算裝置120包括預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(單元)121、確定的頭部檢測(cè)裝置(單元)122和屬性判定裝置(單元)124。預(yù)先獲取的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141、確定的頭部檢測(cè)模型142和屬性判定模型144存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140中。預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121與預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141相連。確定的頭部檢測(cè)裝置122與確定的頭部檢測(cè)模型142相連。屬性判定裝置124與屬性判定模型144相連。實(shí)施例3的屬性判定裝置中的圖像獲取裝置111、預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121和確定的頭部檢測(cè)裝置122與本發(fā)明中的“頭部檢測(cè)裝置”完全對(duì)應(yīng)。在本發(fā)明中，對(duì)于屬性沒有特殊的限制，屬性的示例包括性別、年齡、種族、頭部方向、發(fā)型、頭發(fā)長(zhǎng)度、有無(wú)帽子。例如，使用如下圖5B的屬性判定裝置實(shí)現(xiàn)實(shí)施例3的屬性判定方法。首先，在執(zhí)行屬性判定方法之前，使用機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)技術(shù)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。即按照與實(shí)施例I相同的方式，形成預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141和確定的頭部檢測(cè)模型142。具體地，例如，在確定的頭部檢測(cè)模型142中，按照與實(shí)施例I相同的方式，將圖2A中用于學(xué)習(xí)的模型IOA中的頭部圖像IOa等分為正例。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)(模式識(shí)別)使用均應(yīng)用了訓(xùn)練數(shù)據(jù)(或?qū)傩灾?的許多頭部圖像來(lái)形成屬性判定模型。在實(shí)施例3的屬性判定方法中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)(屬性值)的示例包括性別和年齡。具體地，例如，將諸如“性別男和年齡30”之類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)(屬性值)應(yīng)用于如圖2A所示用于的學(xué)習(xí)圖像IOA中的頭部圖像IOa等。例如，通過(guò)使用諸如鍵盤、鼠標(biāo)之類的常規(guī)已知輸入裝置進(jìn)行輸入來(lái)應(yīng)用諸如性別和年齡之類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)(屬性值)。然后，使用均應(yīng)用了訓(xùn)練數(shù)據(jù)(或?qū)傩灾?的頭部圖像IOa等來(lái)形成屬性判定模型144。
接下來(lái)，如圖5A的流程圖所示，將執(zhí)行以下步驟。首先，圖像獲取裝置111獲取待檢測(cè)圖像(步驟SI I)。接下來(lái)，按照與實(shí)施例I相同的方式，預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121裁剪出待檢測(cè)圖像的規(guī)定圖像區(qū)，作為圖像片，并通過(guò)參考預(yù)先獲取的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141來(lái)從待檢測(cè)圖像中檢測(cè)出頭部圖像(步驟S21)。接下來(lái)，按照與實(shí)施例I相同的方式，確定的頭部檢測(cè)裝置122通過(guò)參考確定的頭部檢測(cè)模型142來(lái)從在預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S21中獲得的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)出確定的頭部圖像(步驟S22)。具體地，例如，如圖3C和3D所示，按照與實(shí)施例I相同的方式，檢測(cè)出確定的頭部圖像22a和22b。圖像獲取步驟S11、預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟S21和確定的頭部檢測(cè)步驟S22總體對(duì)應(yīng)于本發(fā)明中的“頭部檢測(cè)步驟”。接下來(lái)，屬性判定裝置124通過(guò)參考預(yù)先獲取的屬性判定模型144來(lái)基于頭部圖像來(lái)判定屬性(步驟S24)。判定項(xiàng)目的示例包括性別、年齡、頭部方向、發(fā)型、頭發(fā)長(zhǎng)度和有無(wú)帽子。在判定項(xiàng)目是性別的情況下，例如，可以基于性別度(例如，0和I)來(lái)進(jìn)行判定。例如，性別度可以基于頭部圖像求得。具體地，例如，如下設(shè)置準(zhǔn)則。即，如果性別度是“0至小于0. 5”，則判定是“女性”，如果性別度是“0. 5至1”，則判定是“男性”。根據(jù)求得的性別度的值來(lái)進(jìn)行性別判定。此外，對(duì)于年齡等，例如，通過(guò)設(shè)置預(yù)定準(zhǔn)則，根據(jù)基于頭部圖像求得的值來(lái)進(jìn)行年齡等的判定。接下來(lái)，輸出裝置131輸出屬性的判定結(jié)果(步驟S31)。判定項(xiàng)目的示例與上述判定項(xiàng)目相同。輸出步驟S31是可選步驟。優(yōu)選地，本發(fā)明的屬性判定方法包括輸出步驟S31，盡管這并非始終是必要的。如上所述，在實(shí)施例3的屬性判定方法中，通過(guò)實(shí)施例I的頭部檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)頭部，基于頭部圖像來(lái)進(jìn)行屬性判定。因此，可以快速而準(zhǔn)確地進(jìn)行屬性判定。在實(shí)施例3的屬性判定方法中的屬性判定步驟(圖5A中的S24)中，參考屬性判定模型，基于頭部圖像進(jìn)行屬性判定。然而，本發(fā)明不限于此。例如可以參考屬性判定規(guī)則來(lái)進(jìn)行屬性判定。屬性判定規(guī)則的示例包括如下規(guī)則例如“如果頭發(fā)短，則判定為男性；如果頭發(fā)長(zhǎng)，則判定為女性”。此外，例如，可以參考屬性判定模型和屬性判定規(guī)則二者來(lái)進(jìn)行屬性判定。在這種情況下，例如，如圖5C所示，屬性判定規(guī)則244可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置140中，屬性判定裝置124可以與屬性判定規(guī)則244相連?？梢岳绨凑张c實(shí)施例2的頭部檢測(cè)方法中的預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟相同的方式來(lái)按階段地執(zhí)行實(shí)施例3的屬性判定方法中的預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟。在這種情況下，屬性判定裝置的預(yù)備的頭部檢測(cè)模型包括例如多階段參考模型。這使得能夠高速地執(zhí)行準(zhǔn)確的屬性判定。[實(shí)施例4]實(shí)施例4的程序是一種允許計(jì)算機(jī)執(zhí)行頭部檢測(cè)方法或?qū)傩耘卸ǚ椒ǖ某绦?。?shí)施例4的程序可以記錄在例如記錄介質(zhì)中。對(duì)于記錄介質(zhì)沒有特殊的限制，記錄介質(zhì)的示例包括隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、只讀存儲(chǔ)器(ROM)、硬盤(HD)、光盤和軟(注冊(cè)的商標(biāo)名)盤(FD)。[實(shí)施例5]·
圖6示出了使用本發(fā)明的屬性判定裝置的屬性判定系統(tǒng)的示例的配置。如圖6所示，屬性判定系統(tǒng)具有圖像獲取裝置(單元)IllaUllb和Illc ;輸出裝置(單元)131a、131b和131c ;通信接口 150a、150b和150c ;和服務(wù)器170。圖像獲取裝置Illa和輸出裝置131a與通信接口 150a相連。圖像獲取裝置111a、輸出裝置131a和通信接口 150a被布置在地點(diǎn)“X”。圖像獲取裝置Illb和輸出裝置131b與通信接口 150b相連。圖像獲取裝置111b、輸出裝置131b和通信接口 150b被布置在地點(diǎn)“Y”。圖像獲取裝置Illc和輸出裝置131c與通信接口 150c相連。圖像獲取裝置111c、輸出裝置131c和通信接口 150c被布置在地點(diǎn)“Z”。通信接口 150a、150b和150c經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)160與服務(wù)器170相連。這個(gè)屬性判定系統(tǒng)在服務(wù)器170側(cè)包括預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置、確定的頭部檢測(cè)裝置和屬性判定裝置，并且服務(wù)器170中存儲(chǔ)了預(yù)備的頭部檢測(cè)模型、確定的頭部檢測(cè)模型和屬性判定模型。例如，在地點(diǎn)“X”使用圖像獲取裝置Illa獲取的待檢測(cè)圖像被發(fā)送至服務(wù)器170，在服務(wù)器170側(cè)檢測(cè)頭部，并基于頭部圖像來(lái)進(jìn)行屬性判定。然后，輸出裝置131a輸出判定的屬性。例如，還可以在服務(wù)器中存儲(chǔ)屬性判定規(guī)則。根據(jù)實(shí)施例5的屬性判定系統(tǒng)，通過(guò)就地布置圖像獲取裝置和輸出裝置并且在其他地點(diǎn)布置服務(wù)器等，可以在線地執(zhí)行頭部檢測(cè)和屬性判定。因此，例如，系統(tǒng)不需要用于布置設(shè)備的空間，并且維護(hù)不復(fù)雜。此外，例如，即使在設(shè)置了設(shè)備的地點(diǎn)彼此遠(yuǎn)離的情況下，也可以集中或遠(yuǎn)程地控制系統(tǒng)。實(shí)施例5的屬性判定系統(tǒng)可以是與實(shí)施例2的多階段檢測(cè)相對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)。此外，實(shí)施例5的屬性判定系統(tǒng)可以是例如與云計(jì)算相對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)。盡管已經(jīng)參考本發(fā)明的示例性實(shí)施例具體示出并描述了本發(fā)明，但是本發(fā)明不限于這些實(shí)施例。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不背離權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可以在形式和細(xì)節(jié)上對(duì)本發(fā)明進(jìn)行多種改變。本申請(qǐng)基于并要求2010年6月30日提交的日本專利申請(qǐng)No. 2010-149934的優(yōu)先權(quán)的權(quán)益，在此并入其公開的全部以供參考。工業(yè)適用性根據(jù)本發(fā)明，可以提供高速而準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的頭部的頭部檢測(cè)方法、頭部檢測(cè)裝置、屬性判定方法、屬性判定裝置、程序、記錄介質(zhì)和屬性判定系統(tǒng)，本發(fā)明可以應(yīng)用于廣泛領(lǐng)域。附圖標(biāo)記的描述
10A，10B，10C，10D，10E 和 IOF 用于學(xué)習(xí)的圖像10a, 10b, 10c, 10d, 10e, IOf，10g, 10h, 10i, 10j, 10k, 10m, 10n, IOp 和 IOq 規(guī)定圖像
區(qū)中的圖像20和70 待檢測(cè)圖像21和71 圖像片21a，21b，21c，21d，21e，21f■和 21g 頭部圖像22a和22b確定的頭部圖像111，111a，Illb 和 Illc 圖像獲取裝置 120計(jì)算裝置121預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置121-1 預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(第一階段)121-2 預(yù)備的頭部檢測(cè)裝置(第二階段)122確定的頭部檢測(cè)裝置124屬性判定裝置131，131a，131b 和 131c 輸出裝置140數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置141預(yù)備的頭部檢測(cè)模型141-1 第一階段參考模型141-2 第二階段參考模型142確定的頭部檢測(cè)模型144屬性判定模型150a，150b 和 150c 通信接口160網(wǎng)絡(luò)170服務(wù)器244屬性判定規(guī)則
權(quán)利要求
1.一種頭部檢測(cè)方法，使用預(yù)備的頭部檢測(cè)模型和確定的頭部檢測(cè)模型，其中所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，該作為反例的圖像中的每一個(gè)在所述規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部，所述確定的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，該作為反例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部，所述方法包括 圖像獲取步驟，在 所述圖像獲取步驟中，獲取待檢測(cè)圖像； 預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟，在所述預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟中，裁剪出所述待檢測(cè)圖像的所述規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，并通過(guò)參考所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從所述待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像；以及 確定的頭部檢測(cè)步驟，在所述確定的頭部檢測(cè)步驟中，通過(guò)參考所述確定的頭部檢測(cè)模型，從在所述預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟中獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其中，所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型包括多階段參考模型，其中，所述多階段參考模型是，利用作為正例的圖像和作為反例的圖像，通過(guò)多階段地定義所述確定的頭部檢測(cè)模型中與所述預(yù)先定義的位置和尺寸的匹配度來(lái)獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)與所述預(yù)先定義的位置和尺寸匹配，并且作為反例的圖像中的每一個(gè)與所述預(yù)先定義的位置和尺寸不匹配， 在所述預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟中，根據(jù)所述多階段預(yù)備的頭部檢測(cè)模型中的每一階段，多階段地執(zhí)行頭部檢測(cè)，以及 從在前階段中獲得的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)當(dāng)前階段的頭部圖像。
3.一種頭部檢測(cè)裝置，包括 預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，該作為反例的圖像中的每一個(gè)在所述規(guī)定圖像區(qū)中不包括所述頭部； 確定的頭部檢測(cè)模型，所述確定的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，該作為反例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部； 圖像獲取單元，所述圖像獲取單元獲取待檢測(cè)圖像； 預(yù)備的頭部檢測(cè)單元，所述預(yù)備的頭部檢測(cè)單元裁剪出所述待檢測(cè)圖像的所述規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，并通過(guò)參考所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從所述待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像；以及 確定的頭部檢測(cè)單元，所述確定的頭部檢測(cè)單元通過(guò)參考所述確定的頭部檢測(cè)模型，從所述預(yù)備的頭部檢測(cè)單元獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的裝置，其中，所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型包括多階段參考模型，其中，所述多階段參考模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像，通過(guò)多階段地定義與所述確定的頭部檢測(cè)模型中的所述預(yù)先定義的位置和尺寸的匹配度來(lái)獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)與所述預(yù)先定義的位置和尺寸匹配，并且作為反例的圖像中的每一個(gè)與所述預(yù)先定義的位置和尺寸不匹配， 所述預(yù)備的頭部檢測(cè)單元根據(jù)所述多階段預(yù)備的頭部檢測(cè)模型中的每一階段，多階段地執(zhí)行頭部檢測(cè)，以及 從在前階段中獲得的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)當(dāng)前階段的頭部圖像。
5.一種屬性判定方法，包括 頭部檢測(cè)步驟，在所述頭部檢測(cè)步驟中通過(guò)根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的頭部檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)頭部；以及 屬性判定步驟，在所述屬性判定步驟中基于頭部圖像來(lái)判定屬性。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，在屬性判定步驟中，通過(guò)參考預(yù)先獲取的屬性判定模型和屬性判定規(guī)則中的至少一個(gè)，基于所述頭部圖像來(lái)判定屬性。
7.一種屬性判定裝置，包括 頭部檢測(cè)單元，所述頭部檢測(cè)單元通過(guò)根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的頭部檢測(cè)裝置來(lái)檢測(cè)頭部；以及 屬性判定單元，所述屬性判定單元基于頭部圖像來(lái)判定屬性。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其中，所述屬性判定單元通過(guò)參考所述預(yù)先獲取的屬性判定模型和屬性判定規(guī)則中的至少一個(gè)，基于所述頭部圖像來(lái)判定屬性。
9.一種程序，使計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的頭部檢測(cè)方法。
10.一種程序，使計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的屬性判定方法。
11.一種記錄介質(zhì)，記錄了根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的程序。
12.—種屬性判定系統(tǒng)，包括 圖像獲取單元，所述圖像獲取單元獲取待檢測(cè)圖像； 預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，該作為反例的圖像中的每一個(gè)在所述規(guī)定圖像區(qū)中不包括所述頭部； 確定的頭部檢測(cè)模型，所述確定的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，該作為反例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中所述預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部； 屬性判定模型和屬性判定規(guī)則中的至少一個(gè)，所述屬性判定模型和所述屬性判定規(guī)則中的至少一個(gè)用于基于頭部圖像來(lái)判定屬性； 預(yù)備的頭部檢測(cè)單元，所述預(yù)備的頭部檢測(cè)單元裁剪出所述待檢測(cè)圖像的所述規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，并通過(guò)參考所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從所述待檢測(cè)圖像中檢測(cè)所述頭部圖像； 確定的頭部檢測(cè)單元，所述確定的頭部檢測(cè)單元通過(guò)參考所述確定的頭部檢測(cè)模型，從所述預(yù)備的頭部檢測(cè)單元獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)確定的頭部圖像； 屬性判定單元，所述屬性判定單元基于所述頭部圖像來(lái)判定屬性；以及輸出單元，所述輸出單元輸出屬性判定結(jié)果，其中，所述圖像獲取單元和所述輸出單元經(jīng)由所述系統(tǒng)外部提供的通信網(wǎng)絡(luò)與所述預(yù)備的頭部檢測(cè)單元、所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型、所述確定的頭部檢測(cè)單元、所述確定的頭部檢測(cè)模型、所述屬性判定單元、以及所述屬性判定模型和所述屬性判定規(guī)則二者中的至少一 個(gè)相連。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種快速而準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的頭部的頭部檢測(cè)方法。本發(fā)明的頭部檢測(cè)方法使用預(yù)備的頭部檢測(cè)模型和確定的頭部檢測(cè)模型，其中所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)在預(yù)先規(guī)定的規(guī)定圖像區(qū)中包括頭部的至少一部分，該作為反例的圖像中的每一個(gè)在所述規(guī)定圖像區(qū)中不包括頭部，所述確定的頭部檢測(cè)模型是利用作為正例的圖像和作為反例的圖像獲得的，該作為正例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸相匹配的頭部，該作為反例的圖像中的每一個(gè)包括與所述規(guī)定圖像區(qū)中預(yù)先規(guī)定的位置和尺寸中的至少一個(gè)不匹配的頭部，所述方法包括圖像獲取步驟，獲取待檢測(cè)圖像；預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟，裁剪出所述待檢測(cè)圖像的所述規(guī)定圖像區(qū)作為圖像片，通過(guò)參考所述預(yù)備的頭部檢測(cè)模型，從所述待檢測(cè)圖像中檢測(cè)頭部圖像；以及確定的頭部檢測(cè)步驟，通過(guò)參考所述確定的頭部檢測(cè)模型，從在所述預(yù)備的頭部檢測(cè)步驟中獲取的多個(gè)頭部圖像中檢測(cè)所述確定的頭部圖像。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102971766SQ201180032670
公開日2013年3月13日 申請(qǐng)日期2011年5月12日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月30日
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