1.一種用于一組對(duì)象分類器的在線學(xué)習(xí)方法，其中所述一組對(duì)象分類器包含至少一個(gè)單類分類器和至少一個(gè)兩類分類器，所述方法包括：
特征向量提取步驟，從新添加的樣本中提取特征向量；
單類分類器更新步驟，基于所提取的特征向量以及所述至少一個(gè)兩類分類器的支持向量來(lái)更新所述至少一個(gè)單類分類器中的至少一個(gè)；
兩類分類器更新步驟，基于所提取的特征向量以及在所述單類分類器更新步驟中已經(jīng)部分地或全部地被更新的所述至少一個(gè)單類分類器的支持向量，來(lái)更新所述至少一個(gè)兩類分類器中的至少一個(gè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線學(xué)習(xí)方法，其中所述一組對(duì)象分類器具有加權(quán)累加結(jié)構(gòu)，并且所述在線學(xué)習(xí)方法在所述兩類分類器更新步驟之后還包括更新單類分類器和兩類分類器的權(quán)重的步驟。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線學(xué)習(xí)方法，其中所述單類分類器更新步驟包括：
對(duì)于所述至少一個(gè)單類分類器中的一個(gè)單類分類器，
計(jì)算從這個(gè)單類分類器的所有支持向量的聚類中心到所提取的特征向量和所述至少一個(gè)兩類分類器的所述支持向量中的每一個(gè)的各個(gè)距離；
基于所述單類分類器的支持向量來(lái)設(shè)定閾值；
從所提取的特征向量和所述至少一個(gè)兩類分類器的所述支持向量中選擇具有比所述閾值小的計(jì)算距離的候選特征向量；以及
通過(guò)使用所述候選特征向量來(lái)更新所述單類分類器的支持向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線學(xué)習(xí)方法，其中所述兩類分類器 更新步驟包括：
對(duì)于所述至少一個(gè)兩類分類器中的一個(gè)兩類分類器，
確定所提取的特征向量是正特征向量還是負(fù)特征向量；以及
通過(guò)使用所有單類分類器的支持向量作為正特征向量以及使用確定結(jié)果來(lái)更新所述兩類分類器的支持向量。
5.一種用于通過(guò)使用已經(jīng)被確定為對(duì)象的至少一個(gè)正樣本在圖像序列中檢測(cè)所述對(duì)象的方法，所述方法包括：
單類分類器產(chǎn)生步驟，根據(jù)所述至少一個(gè)正樣本，產(chǎn)生基于用于對(duì)所述對(duì)象進(jìn)行分類的支持向量的至少一個(gè)單類分類器；
兩類分類器產(chǎn)生步驟，基于所述圖像序列的第一圖像以及所述單類分類器產(chǎn)生用于對(duì)所述對(duì)象進(jìn)行分類的至少一個(gè)兩類分類器；
對(duì)象檢測(cè)步驟，通過(guò)使用包括所述單類分類器和所述兩類分類器的一組對(duì)象分類器在所述序列中的第二圖像中檢測(cè)所述對(duì)象；
分類器更新步驟，通過(guò)使用根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線學(xué)習(xí)方法，根據(jù)所述檢測(cè)結(jié)果更新所述一組對(duì)象分類器；以及
后續(xù)的檢測(cè)和更新步驟，對(duì)于所述序列中的每一個(gè)后續(xù)的圖像，通過(guò)使用經(jīng)更新的一組對(duì)象分類器在所述后續(xù)的圖像中檢測(cè)所述對(duì)象并且隨后更新所述一組對(duì)象分類器。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中所述兩類分類器產(chǎn)生步驟包括：
將所述第一圖像劃分成多個(gè)區(qū)域并且通過(guò)使用所述單類分類器確定所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)是否為所述對(duì)象；
收集所述單類分類器的支持向量以及從已經(jīng)被確定為所述對(duì)象的區(qū)域中提取的特征向量，作為正特征向量；
收集從已經(jīng)被確定為非對(duì)象的區(qū)域中提取的特征向量，作為負(fù)特征向量；以及
通過(guò)使用所收集的正特征向量和負(fù)特征向量訓(xùn)練至少一個(gè)兩類 分類器。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中檢測(cè)所述對(duì)象包括：
將所述圖像劃分成多個(gè)區(qū)域；
通過(guò)使用所述一組對(duì)象分類器來(lái)對(duì)所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)進(jìn)行分類并且從所述一組分類器得到對(duì)于所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)的分類分?jǐn)?shù)；以及
根據(jù)所述分類分?jǐn)?shù)和預(yù)定義的閾值確定所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)是所述對(duì)象還是非對(duì)象。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中檢測(cè)所述對(duì)象包括：
將所述圖像劃分成多個(gè)區(qū)域；
通過(guò)使用所述單類分類器來(lái)對(duì)所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)進(jìn)行分類并且從所述單類分類器得到對(duì)于所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)的第一分類分?jǐn)?shù)；
通過(guò)使用兩類分類器來(lái)對(duì)已經(jīng)由所述單類分類器分類為正的區(qū)域進(jìn)行分類，從兩類分類器得到對(duì)于這些區(qū)域的第二分類分?jǐn)?shù)，并且通過(guò)對(duì)第一分類分?jǐn)?shù)和第二分類分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)求和來(lái)計(jì)算最終分類分?jǐn)?shù)；以及
收集其最終分類分?jǐn)?shù)大于預(yù)定義的閾值的區(qū)域作為對(duì)象區(qū)域，并且收集其最終分類分?jǐn)?shù)不大于所述預(yù)定義的閾值的區(qū)域作為非對(duì)象區(qū)域。
9.一種用于一組對(duì)象分類器的在線學(xué)習(xí)設(shè)備，其中所述一組對(duì)象分類器包含至少一個(gè)單類分類器和至少一個(gè)兩類分類器，所述設(shè)備包括：
特征向量提取單元，被配置為從新添加的樣本中提取特征向量；
單類分類器更新單元，被配置為基于所提取的特征向量以及所述至少一個(gè)兩類分類器的支持向量來(lái)更新所述至少一個(gè)單類分類器中 的至少一個(gè)；
兩類分類器更新單元，被配置為基于所提取的特征向量以及由所述單類分類器更新單元已經(jīng)部分地或全部地更新的所述至少一個(gè)單類分類器的支持向量，來(lái)更新所述至少一個(gè)兩類分類器中的至少一個(gè)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的在線學(xué)習(xí)設(shè)備，其中所述一組對(duì)象分類器具有加權(quán)累加結(jié)構(gòu)，并且所述在線學(xué)習(xí)設(shè)備還包括被配置為在更新兩類分類器之后更新單類分類器和兩類分類器的權(quán)重的單元。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的在線學(xué)習(xí)設(shè)備，其中所述單類分類器更新單元包括：
被配置為對(duì)于所述至少一個(gè)單類分類器中的一個(gè)單類分類器，計(jì)算從這個(gè)單類分類器的所有支持向量的聚類中心到所提取的特征向量和所述至少一個(gè)兩類分類器的所述支持向量中的每一個(gè)的各個(gè)距離的單元；
被配置為對(duì)于所述至少一個(gè)單類分類器中的一個(gè)單類分類器，基于所述單類分類器的支持向量來(lái)設(shè)定閾值的單元；
被配置為從所提取的特征向量和所述至少一個(gè)兩類分類器的所述支持向量中選擇具有比所述閾值小的計(jì)算距離的候選特征向量的單元；以及
被配置為通過(guò)使用所述候選特征向量來(lái)更新所述單類分類器的支持向量的單元。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的在線學(xué)習(xí)設(shè)備，其中所述兩類分類器更新單元包括：
被配置為對(duì)于所述至少一個(gè)兩類分類器中的一個(gè)兩類分類器，確定所提取的特征向量是正特征向量還是負(fù)特征向量的單元；以及
被配置為對(duì)于所述至少一個(gè)兩類分類器中的一個(gè)兩類分類器，通 過(guò)使用所有單類分類器的支持向量作為正特征向量以及使用確定結(jié)果來(lái)更新所述兩類分類器的支持向量的單元。
13.一種用于通過(guò)使用已經(jīng)被確定為對(duì)象的至少一個(gè)正樣本在圖像序列中檢測(cè)所述對(duì)象的設(shè)備，所述設(shè)備包括：
單類分類器產(chǎn)生單元，被配置為根據(jù)所述至少一個(gè)正樣本，產(chǎn)生基于用于對(duì)所述對(duì)象進(jìn)行分類的支持向量的至少一個(gè)單類分類器；
兩類分類器產(chǎn)生單元，被配置為基于所述圖像序列的第一圖像以及所述單類分類器產(chǎn)生用于對(duì)所述對(duì)象進(jìn)行分類的至少一個(gè)兩類分類器；
對(duì)象檢測(cè)單元，被配置為通過(guò)使用包括所述單類分類器和所述兩類分類器的一組對(duì)象分類器在所述序列中的每一個(gè)后續(xù)的圖像中檢測(cè)所述對(duì)象；以及
根據(jù)權(quán)利要求9所述的在線學(xué)習(xí)設(shè)備，被配置為根據(jù)由所述對(duì)象檢測(cè)單元獲得的檢測(cè)結(jié)果來(lái)更新所述一組對(duì)象分類器。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的設(shè)備，其中所述兩類分類器產(chǎn)生單元包括：
被配置為將所述第一圖像劃分成多個(gè)區(qū)域并且通過(guò)使用所述單類分類器確定所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)是否為所述對(duì)象的單元；
被配置為收集所述單類分類器的支持向量以及從已經(jīng)被確定為所述對(duì)象的區(qū)域中提取的特征向量，作為正特征向量的單元；
被配置為收集從已經(jīng)被確定為非對(duì)象的區(qū)域中提取的特征向量，作為負(fù)特征向量的單元；以及
被配置為通過(guò)使用所收集的正特征向量和負(fù)特征向量訓(xùn)練至少一個(gè)兩類分類器的單元。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的設(shè)備，其中所述對(duì)象檢測(cè)單元包括：
被配置為將所述圖像劃分成多個(gè)區(qū)域的單元；
被配置為通過(guò)使用所述一組對(duì)象分類器來(lái)對(duì)所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)進(jìn)行分類并且從所述一組分類器得到對(duì)于所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)的分類分?jǐn)?shù)的單元；以及
被配置為根據(jù)所述分類分?jǐn)?shù)和預(yù)定義的閾值確定所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)是所述對(duì)象還是非對(duì)象的單元。
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的設(shè)備，其中所述對(duì)象檢測(cè)單元包括：
被配置為將所述圖像劃分成多個(gè)區(qū)域的單元；
被配置為通過(guò)使用所述單類分類器來(lái)對(duì)所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)進(jìn)行分類并且從所述單類分類器得到對(duì)于所劃分的區(qū)域中的每一個(gè)的第一分類分?jǐn)?shù)的單元；
被配置為通過(guò)使用兩類分類器來(lái)對(duì)已經(jīng)由所述單類分類器分類為正的區(qū)域進(jìn)行分類，從兩類分類器得到對(duì)于這些區(qū)域的第二分類分?jǐn)?shù)，并且通過(guò)對(duì)第一分類分?jǐn)?shù)和第二分類分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)求和來(lái)計(jì)算最終分類分?jǐn)?shù)的單元；以及
被配置為收集其最終分類分?jǐn)?shù)大于預(yù)定義的閾值的區(qū)域作為對(duì)象區(qū)域，并且收集其最終分類分?jǐn)?shù)不大于所述預(yù)定義的閾值的區(qū)域作為非對(duì)象區(qū)域的單元。
17.根據(jù)權(quán)利要求1-4中的任一項(xiàng)所述的在線學(xué)習(xí)方法或者根據(jù)權(quán)利要求5-8中的任一項(xiàng)所述的用于在圖像序列中檢測(cè)對(duì)象的方法在用于自動(dòng)聚焦于用戶注冊(cè)對(duì)象的圖像拾取設(shè)備中的使用。
18.一種圖像拾取設(shè)備，包括：
光學(xué)系統(tǒng)，被配置為拾取圖像或者視頻；以及
根據(jù)權(quán)利要求9-12中的任一項(xiàng)所述的在線學(xué)習(xí)設(shè)備或者根據(jù)權(quán)利要求13-16中的任一項(xiàng)所述的用于在視頻幀的序列中檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備。
19.一種圖像處理設(shè)備，包括根據(jù)權(quán)利要求18所述的圖像拾取設(shè)備。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的圖像處理設(shè)備，其中所述圖像處理設(shè)備是照相機(jī)、移動(dòng)電話、臺(tái)式計(jì)算機(jī)、平板計(jì)算機(jī)或者膝上型計(jì)算機(jī)。