本發(fā)明涉及電子信息技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標(biāo)特征提取方法及裝置。

背景技術(shù)：

出于工業(yè)和醫(yī)療等領(lǐng)域大量現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的需要，三維物體特征提取技術(shù)已成為一個(gè)很活躍的研究領(lǐng)域。一般來說，現(xiàn)有的三維物體體征提取系統(tǒng)可以通過兩個(gè)階段的處理來完成三維物體的提取和定位，首先用傳感器獲取的場景輸入數(shù)據(jù)來得到三維圖像，然后將它與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的物體表達(dá)相匹配。

但，現(xiàn)有的處理方法需要將三維圖像與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的物體進(jìn)行匹配，具有運(yùn)算量較大，運(yùn)算速度不佳的缺點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種目標(biāo)特征提取方法及裝置，可在確保目標(biāo)特征提取成功率的前提下有效提高提取速度，并簡化了運(yùn)算。

本發(fā)明公開了一種目標(biāo)特征提取方法，包括：

利用RGBD相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝目標(biāo)以獲取RGBD圖像序列，其中RGBD圖像序列包括多個(gè)RGBD圖像，每一個(gè)RGBD圖像均包括對(duì)應(yīng)的深度信息和色彩信息；

根據(jù)深度信息在色彩信息中進(jìn)行背景去除處理以獲取目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征區(qū)位；

在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以獲得目標(biāo)的屬性。

其中，根據(jù)深度信息獲取目標(biāo)的目標(biāo)特征區(qū)位的步驟還包括：

判斷在每一RGBD圖像中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的深度信息是否發(fā)生變化，如果是，則確認(rèn)目標(biāo)發(fā)生了主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)為非剛體，如果否，則確認(rèn)目標(biāo)沒有發(fā)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)為剛體。

其中，在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以提取出目標(biāo)的屬性的步驟具體包括：

在確認(rèn)目標(biāo)為非剛體時(shí)，進(jìn)一步判斷色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)是否符合人體膚色特征，如果是，則確認(rèn)目標(biāo)為人體，如果否則確認(rèn)目標(biāo)為非人體。

其中，在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以提取出目標(biāo)的屬性的步驟還包括：

在確認(rèn)目標(biāo)為人體時(shí)，則進(jìn)一步從目標(biāo)特征區(qū)位提取出目標(biāo)特征區(qū)塊，目標(biāo)特征區(qū)塊包括軀干、四肢、手部、臉部，根據(jù)目標(biāo)特征區(qū)塊對(duì)應(yīng)的深度信息和像素點(diǎn)提取出身高、臂長、肩寬、手掌大小、臉部大小以及臉部表情特征。

其中，在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以提取出目標(biāo)的屬性的步驟還包括：

在確認(rèn)目標(biāo)為人體時(shí)，則進(jìn)一步根據(jù)RGBD圖像序列跟蹤目標(biāo)特征區(qū)位及目標(biāo)特征區(qū)塊的運(yùn)動(dòng)軌跡，以形成連續(xù)運(yùn)動(dòng)的骨架網(wǎng)格，根據(jù)骨架網(wǎng)格分析人體姿態(tài)動(dòng)作和行為模式，并根據(jù)姿態(tài)動(dòng)作和行為模式確定目標(biāo)為小孩、老人或青年人。

其中，在確認(rèn)目標(biāo)為非剛體時(shí)，該方法還包括：

進(jìn)一步利用生物特征傳感器檢測目標(biāo)的生物特征的生物特征信息，以根據(jù)生物特征信息提取出目標(biāo)的屬性是人、動(dòng)物、或非剛體物體。

其中，生物特征傳感器包括拾音器、紅外傳感器、溫度傳感器、超聲波傳感器中的一者或任意組合。

其中，在確認(rèn)目標(biāo)為剛體時(shí)，該方法還包括：

進(jìn)一步根據(jù)深度信息獲取目標(biāo)特征區(qū)位的尺寸，并根據(jù)色彩信息對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行檢測，以提取出目標(biāo)特征區(qū)位的特征圖像。

本發(fā)明還公開一種目標(biāo)特征提取提取裝置，包括：

RGBD相機(jī)，用于實(shí)時(shí)拍攝目標(biāo)以獲取RGBD圖像序列，其中RGBD圖像序列包括多個(gè)RGBD圖像，每一個(gè)RGBD圖像均包括對(duì)應(yīng)的深度信息和色彩信息；

提取模塊，用于根據(jù)深度信息在色彩信息中進(jìn)行背景去除處理以獲取目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征區(qū)位，并在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以提取出目標(biāo)的屬性。

其中，提取模塊用于判斷色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的每一深度信息是否發(fā)生變化以確認(rèn)目標(biāo)特征區(qū)位是否發(fā)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，如果是，則確認(rèn)目標(biāo)為非剛體，如果否，則確認(rèn)目標(biāo)為剛體。

區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，本發(fā)明實(shí)施例通過深度信息來確定目標(biāo)的目標(biāo)特征區(qū)位，并僅對(duì)色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，可避免對(duì)整個(gè)三維圖形進(jìn)行各種復(fù)雜的特征提取運(yùn)算，可在確保提取成功率的前提下有效提高提取速度，并簡化了運(yùn)算。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的RGBD圖像的示意圖；

圖2是本發(fā)明的目標(biāo)特征提取方法第一實(shí)施例的流程圖；

圖3是本發(fā)明的目標(biāo)特征提取方法第二實(shí)施例的流程圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的RGBD圖像序列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例中關(guān)于如果通過深度信息來判斷目標(biāo)是否發(fā)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)的示意圖；以及

圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的目標(biāo)特征提取裝置的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明所采用的RGBD相機(jī)舉例而言可包括紅外線發(fā)射器、紅外線CMOS攝影機(jī)和位于以上二者之間的RGB彩色攝影機(jī)。

其中，紅外線發(fā)射器和紅外線CMOS攝影機(jī)構(gòu)成深度感應(yīng)器，通過深度感應(yīng)器和RGB彩色攝影機(jī)的配合，RGBD相機(jī)可以將實(shí)物的3D影像投放到屏幕當(dāng)中，同時(shí)拍攝彩色圖像和紅外圖像，捕捉到用戶的手勢動(dòng)作。

具體而言，紅外線發(fā)射器發(fā)出激光散斑(laser speckle，激光照射到粗糙物體或穿透毛玻璃后形成的隨機(jī)衍射斑點(diǎn))覆蓋整可視范圍，紅外線CMOS攝影機(jī)接收反射光線來提取拍攝目標(biāo)。

紅外線發(fā)射器發(fā)出的激光散斑可給需要測量的空間編碼，這些散斑具有高度的隨機(jī)性，而且會(huì)隨著距離的不同變換圖案。也就是說空間中任意兩處的散斑圖案都是不同的。只要在空間中打上這樣的結(jié)構(gòu)光，整個(gè)空間就都被做了標(biāo)記。當(dāng)把一個(gè)拍攝目標(biāo)放進(jìn)這個(gè)空間，只要看到拍攝目標(biāo)上面的散斑圖案，就可以知道其在空間上什么位置了，從而可以獲取到拍攝目標(biāo)表面上每一個(gè)點(diǎn)到紅外線CMOS攝影機(jī)的距離。

因此，通過以上方式，深度感應(yīng)器可獲取深度圖像，該深度圖像包括深度信息，深度信息具體為拍攝范圍內(nèi)正對(duì)紅外線CMOS攝影機(jī)的每一個(gè)點(diǎn)到紅外線CMOS攝影機(jī)的距離。

并且，RGB彩色攝影機(jī)可同時(shí)拍攝目標(biāo)所在位置的平面圖像，該平面圖像包括色彩信息，色彩信息由多個(gè)像素點(diǎn)組成，每一像素點(diǎn)包括R、G、B子像素點(diǎn)，通過R、G、B子像素點(diǎn)所占的百分比來確定每一像素點(diǎn)的顏色，從而獲得彩色的平面圖像。

本發(fā)明所述的RGBD圖像具體包括色彩信息和色彩信息對(duì)應(yīng)的深度信息。

為了便于理解，請(qǐng)參見圖1，其繪示出根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的RGBD圖像的示意圖。如圖1所示，RGBD圖像包括多個(gè)像素點(diǎn)，每一像素點(diǎn)均對(duì)應(yīng)有一深度信息，通過將像素點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)的深度信息結(jié)合，可以準(zhǔn)確還原出被拍攝的V字型手勢，其中該V字型手勢為三維圖像。

以下請(qǐng)參見圖2，圖2是本發(fā)明的目標(biāo)提取方法第一實(shí)施例的流程圖，如圖2所示，本發(fā)明的目標(biāo)特征提取方法包括以下步驟：

步驟101：利用RGBD相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝目標(biāo)以獲取RGBD圖像序列，其中RGBD圖像序列包括多個(gè)RGBD圖像，每一個(gè)RGBD圖像均包括對(duì)應(yīng)的深度信息和色彩信息；

步驟102：根據(jù)深度信息在所述色彩信息中進(jìn)行背景去除處理以獲取目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征區(qū)位，其中目標(biāo)特征區(qū)域可例如為目標(biāo)的邊緣、輪廓；

步驟103：在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以提取出目標(biāo)的屬性。

在本實(shí)施例中，通過深度信息來確定目標(biāo)的目標(biāo)特征區(qū)位，并僅對(duì)色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，可避免對(duì)整個(gè)三維圖形進(jìn)行各種復(fù)雜的特征提取運(yùn)算，可在確保提取成功率的前提下有效提高提取速度，并簡化了運(yùn)算。

為了便于理解，以下將在上述第一實(shí)施例的基礎(chǔ)上進(jìn)一步作出改進(jìn)，對(duì)上述的步驟和步驟的具體過程進(jìn)行說明，形成更為詳細(xì)的第二實(shí)施例。

以下請(qǐng)參見圖3，圖3是本發(fā)明的目標(biāo)特征提取方法第二實(shí)施例的流程圖，如圖3所示，本發(fā)明的目標(biāo)特征提取方法包括以下步驟：

步驟201：利用RGBD相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝目標(biāo)以獲取RGBD圖像序列，其中RGBD圖像序列包括多個(gè)RGBD圖像，每一個(gè)RGBD圖像均包括對(duì)應(yīng)的深度信息和色彩信息。

為了對(duì)RGBD圖像序列進(jìn)行理解，具體可參見圖5，圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的RGBD圖像序列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖5所示，RGBD圖像序列包括RGBD圖像301、302、303、304(為了便于說明，本圖 僅畫出4個(gè)RGBD圖像，而在具體應(yīng)用中，其數(shù)量不限，可根據(jù)實(shí)際需要選取)，每一個(gè)RGBD圖像為在連續(xù)時(shí)間段內(nèi)不同的時(shí)間點(diǎn)拍攝獲得，每一個(gè)RGBD圖像包括在對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的深度信息和色彩信息，色彩信息包括多個(gè)像素點(diǎn)，每一像素點(diǎn)包括R、G、B子像素點(diǎn)，R、G、B子像素點(diǎn)所占的百分比來確定每一像素點(diǎn)的顏色。而深度信息為與像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)的表面與RGBD相機(jī)之間的距離。

具體地，圖4示出像素點(diǎn)3041，該像素點(diǎn)3041除包括R、G、B子像素點(diǎn)之外，還包括一深度信息，例如為1米。

步驟202：判斷在每一RGBD圖像中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的深度信息是否發(fā)生變化，如果是，執(zhí)行步驟203，如果否，執(zhí)行步驟204。

步驟203：確認(rèn)目標(biāo)發(fā)生了主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)為非剛體，此時(shí)可執(zhí)行步驟205和步驟206，值得注意的是，步驟205和步驟206可擇一執(zhí)行或依序執(zhí)行，其次序不限。

步驟204：確認(rèn)目標(biāo)沒有發(fā)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)為剛體。

可結(jié)合圖5對(duì)上述步驟202至204進(jìn)行理解，圖5為本發(fā)明實(shí)施例中關(guān)于如果通過深度信息來判斷目標(biāo)是否發(fā)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)的示意圖。

如圖5所示，假設(shè)RGBD相機(jī)80在時(shí)刻1拍攝到目標(biāo)的RGBD圖像301，此時(shí)目標(biāo)位于位置1，在時(shí)刻2拍攝到目標(biāo)的RGBD圖像302，此時(shí)目標(biāo)位于位置2，其中位置1相對(duì)于位置2沿Y軸向外移動(dòng)了距離S，假設(shè)S為0.5米。

在RGBD圖像301中可通過深度信息提取出目標(biāo)特征區(qū)位3010，并在目標(biāo)特征區(qū)位3010中選取至少一像素點(diǎn)3011，假設(shè)該像素點(diǎn)3011的深度信息為1米。

在RGBD圖像302中可通過深度信息提取出目標(biāo)特征區(qū)位3020，并在目標(biāo)特征區(qū)位3020中選取位置對(duì)應(yīng)于像素點(diǎn)3011的像素點(diǎn)3021，該像素點(diǎn)3021的深度信息為1.5米。

對(duì)深度信息進(jìn)行比較可知，在RGBD圖像中對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)3011和3021的深度信息發(fā)生了變化(向外位移S)，故該目標(biāo)肯定在時(shí)刻1和時(shí)刻2之間發(fā)生了移動(dòng)，因此該目標(biāo)必然為非剛體。

步驟205：利用生物特征傳感器檢測目標(biāo)的生物特征的生物特征信息，以根據(jù)生物特征信息提取出所述目標(biāo)的屬性是人、動(dòng)物、或非剛體物體?？蛇x地，生物特征傳感器為拾音器、紅外傳感器、溫度傳感器、超聲波傳感器中的一者或任意組合。通過生物特征傳感器輔助提取目標(biāo)的屬性，可有效提高提取的準(zhǔn)確率。

步驟206：判斷色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)是否符合人體膚色特征，如果是，則執(zhí)行步驟208，如果否，執(zhí)行步驟209。

步驟208：確認(rèn)目標(biāo)為人體，此時(shí)可繼續(xù)執(zhí)行步驟210和步驟211，值得注意的是，步驟210和步驟211可擇一執(zhí)行或依序執(zhí)行，其次序不限。

步驟210：從目標(biāo)特征區(qū)位提取出目標(biāo)特征區(qū)塊，目標(biāo)特征區(qū)塊包括軀干、四肢、手部、臉部等人體部位，并根據(jù)目標(biāo)特征區(qū)塊對(duì)應(yīng)的深度信息和像素點(diǎn)提取出身高、臂長、肩寬、手掌大小、臉部大小以及臉部表情特征，其中，根據(jù)深度信息可獲知目標(biāo)特征區(qū)塊的尺寸，根據(jù)像素點(diǎn)可以進(jìn)行各種現(xiàn)有的圖像信息提取處理，從而提取出上述特征。

步驟211：根據(jù)RGBD圖像序列跟蹤目標(biāo)特征區(qū)位及目標(biāo)特征區(qū)位的運(yùn)動(dòng)軌跡，以形成連續(xù)運(yùn)動(dòng)的骨架網(wǎng)格，根據(jù)骨架網(wǎng)格分析人體姿態(tài)動(dòng)作和行為模式，并根據(jù)姿態(tài)動(dòng)作和行為模式確定目標(biāo)為小孩、老人或青年人。

步驟209：確認(rèn)目標(biāo)為非剛體。此時(shí)可進(jìn)一步根據(jù)RGBD圖像序列跟蹤目標(biāo)特征區(qū)位及目標(biāo)特征區(qū)位的運(yùn)動(dòng)軌跡，以形成連續(xù)運(yùn)動(dòng)的骨架網(wǎng)格，根據(jù)骨架網(wǎng)格分析非人體的姿態(tài)動(dòng)作和行為模式，從而確定該目標(biāo)的種類，例如為汽車，晾曬的被子等。

步驟207：根據(jù)深度信息獲取目標(biāo)特征區(qū)位的尺寸，并根據(jù)色彩信息對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行檢測，以提取出目標(biāo)特征區(qū)位的特征圖像，其中該特征圖像具體可為二維碼或標(biāo)識(shí)點(diǎn)，通過鎖定跟蹤該特征圖像，可以直接捕捉到該目標(biāo)的動(dòng)作。

在本實(shí)施例中，通過深度信息來確定目標(biāo)的目標(biāo)特征區(qū)位，并僅對(duì)色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，可避免對(duì)整個(gè)三 維圖形進(jìn)行各種復(fù)雜的特征提取運(yùn)算，可在確保提取成功率的前提下有效提高提取速度，并簡化了運(yùn)算。

并且，本實(shí)施例進(jìn)一步生物特征傳感器對(duì)目標(biāo)的生物特征進(jìn)行檢測，可有效提高目標(biāo)特征提取的準(zhǔn)確性。

在本實(shí)施例中，單幀的RGBD圖像包括深度信息和色彩信息，已經(jīng)可以用于目標(biāo)特征識(shí)別，而通過采用實(shí)時(shí)采集的多幀RGBD圖像，可以檢測目標(biāo)的動(dòng)作姿態(tài)，增加特征識(shí)別的屬性項(xiàng)目。舉例而言，若目標(biāo)為被子、汽車等剛體物品，則在連續(xù)動(dòng)態(tài)RGBD圖像中，目標(biāo)繼續(xù)表現(xiàn)為剛體，以此辨別目標(biāo)為剛體。若目標(biāo)為貓、狗等動(dòng)物或人體，則根據(jù)連續(xù)動(dòng)態(tài)RGBD跟蹤目標(biāo)，檢測為非剛體，更進(jìn)一步的根據(jù)人體特征、人臉識(shí)別等技術(shù)，可以進(jìn)行精準(zhǔn)的3D人臉識(shí)別和身份認(rèn)證。從而提高目標(biāo)特征提取的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種目標(biāo)特征提取裝置，以下請(qǐng)參見圖6，圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的目標(biāo)提取裝置的裝置結(jié)構(gòu)示意圖，如圖6所示，目標(biāo)提取裝置包括：

RGBD相機(jī)80，用于實(shí)時(shí)拍攝目標(biāo)以獲取RGBD圖像序列，其中RGBD圖像序列包括多幀RGBD圖像，每一幀RGBD圖像均包括對(duì)應(yīng)的深度信息和色彩信息；

提取模塊90，用于根據(jù)深度信息在色彩信息中進(jìn)行背景去除處理以獲取目標(biāo)的對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征區(qū)位，在色彩信息中對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，以提取出目標(biāo)的屬性。

可選地，提取模塊90還用于判斷在每一RGBD圖像中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的深度信息是否發(fā)生變化，如果是，則確認(rèn)目標(biāo)發(fā)生了主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)為非剛體，如果否，則確認(rèn)目標(biāo)沒有發(fā)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)為剛體。

可選地，提取模塊90還用于在確認(rèn)目標(biāo)為非剛體時(shí)，進(jìn)一步判斷色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)是否符合人體膚色特征，如果是，則確認(rèn)目標(biāo)為人體，如果否則確認(rèn)目標(biāo)為非人體。。

可選地，提取模塊90還用于在確認(rèn)目標(biāo)為人體時(shí)，則進(jìn)一步從色 彩信息標(biāo)識(shí)出軀干、四肢、手部、臉部等人體部位，提取出身高、臂長、肩寬、手掌大小、臉部大小以及臉部表情特征。

可選地，提取模塊90還用于在確認(rèn)目標(biāo)為人體時(shí)，則進(jìn)一步從目標(biāo)特征區(qū)位提取出目標(biāo)特征區(qū)塊，目標(biāo)特征區(qū)塊包括軀干、四肢、手部、臉部，根據(jù)目標(biāo)特征區(qū)塊對(duì)應(yīng)的深度信息和像素點(diǎn)提取出身高、臂長、肩寬、手掌大小、臉部大小以及臉部表情特征。可選地，目標(biāo)提取裝置還包括生物特征傳感器70，用于感測目標(biāo)的生物特征信息并并發(fā)送至提取模塊進(jìn)行提取，從而提取出目標(biāo)的屬性是人、動(dòng)物、或非剛體物體。其中生物特征傳感器包括拾音器、紅外傳感器、溫度傳感器、超聲波傳感器中的一者或任意組合。

可選地，提取模塊90還用于在確認(rèn)目標(biāo)為剛體時(shí)，進(jìn)一步根據(jù)深度信息獲取目標(biāo)特征區(qū)位的尺寸，并根據(jù)色彩信息對(duì)目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行檢測，以提取出目標(biāo)特征區(qū)位的特征圖像。

在本實(shí)施例所揭示的目標(biāo)特征提取裝置，通過深度信息來確定目標(biāo)的目標(biāo)特征區(qū)位，并僅對(duì)色彩信息中目標(biāo)特征區(qū)位對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取，可避免對(duì)整個(gè)三維圖形進(jìn)行各種復(fù)雜的特征提取運(yùn)算，可在確保提取成功率的前提下有效提高提取速度，并簡化了運(yùn)算。

以上所述僅為本發(fā)明的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。