[发明专利]模式识别单元生成方法及信息处理装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种模式识别单元生成方法及信息处理装置。 

背景技术

近年来，在模式辨识领域中，以下这种方法受到关注：通过将弱判别器级联连接来构造识别单元，并且高速地执行用于检测诸如图像中的人脸等的特定物体的处理。 

例如，在由Viola和Jones在P.Viola and M.Jones，“Rapid ObjectDetection using a Boosted Cascade of Simple Features”，Proc.IEEE Conf.onComputer Vision and Pattern Recognition，Vol.1，pp.511-518，December2001(下文称为“非专利文献1”)中所公开的方法中，将用于提取矩形特征的预定数量的弱判别器级联连接，以构造称为“级”的强判别器。该弱判别器是利用增强(boosting)学习算法(在日本特开平8-329031号公报等中所公开的)来生成的。此外，已经提出了一种具有通过将多个这种级级联连接而获得的结构的模式识别单元。通过在对各强判别器进行中止确定(对图像中某一检测对象位置的处理结束)的同时推进处理，由于中止了对早期被确定为不是检测对象的输入的后续计算，因此总体上能够执行高速处理。以下将详细地描述该模式识别方法。 

非专利文献1的模式识别单元使具有特定尺寸的矩形区(处理窗801)在要被处理的图像800内移动，并且检查各移动目的地处的处理窗801是否包含人脸，如图8所示。 

图9是示出非专利文献1中的在各移动目的地位置处的处理窗801中所执行的人脸检测处理的序列的图。使用多级来执行某一处理窗中的人脸检测处理。向各个级分配不同的组合的弱判别器，并且通过级联连接来处理不同的组合的弱判别器，以使其用作强判别器。各弱判别器检测所谓的“Haar相似”特征，并且由矩形滤波器的组合构成。如图9所示，分配给各个级的弱判别器的数量是不同的。各个级也具有级联连接的结构，并且按它们的连接顺序来执行确定处理。即，例如在图9中，第二级在第一级之 后执行确定处理，然后第三级执行确定。 

各级依次地使用所分配的模式的弱判别器来检查处理窗是否包含人脸。如果在某一级中确定该处理窗不包含任何人脸，则后续级不对该位置处的处理窗执行确定处理。即，级联处理中止。如果在最终级中确定包含人脸，则确定该位置处的处理窗包含人脸。 

以下将参照图10的流程图来详细地描述人脸检测处理的序列。 

在人脸检测处理中，在人脸检测对象图像800上分配要被处理的处理窗801(步骤S1001)。基本上，通过从人脸检测对象图像800的末端沿垂直方向和水平方向按预定间隔依次地进行扫描来全面地移动并选择该处理窗，如图8所示。例如，通过对人脸检测对象图像800进行光栅扫描来选择处理窗。 

对所选择的处理窗执行关于该处理窗是否包含人脸的确定处理。使用多个级来执行该确定处理，如以上使用图9所描述的。因此，从第一级开始依次地选择执行确定处理的级(步骤S1002)。 

所选择的级执行确定处理(步骤S1003)。在该级的确定处理中，如果累积得分(稍后描述)不超过预先针对各级而确定的阈值(步骤S1004中的“否”)，则确定该处理窗不包含任何人脸(步骤S1008)，并且执行步骤S1007以及后续步骤中的处理。稍后将描述步骤S1007以及后续步骤中的处理。 

另一方面，如果累积得分超过预先针对各级而确定的阈值(步骤S1004中的“是”)，则确定是否由最终级来执行该确定处理(步骤S1003中的处理)。如果不由最终级来执行该确定处理(步骤S1005中的“否”)，则处理返回到步骤S1002以选择下一级，并且由新选择的级来执行该确定处理。另一方面，如果由最终级来执行该确定处理(步骤S1005中的“是”)，则最终地确定当前的处理窗包含人脸(步骤S1006)。此时，确定该处理窗包含人脸。 

然后，确定已经受确定处理的处理窗是否是人脸检测对象图像中的最后一个处理窗。如果该处理窗不是最后一个处理窗(步骤S1007中的“否”)，则处理返回到步骤S1001以选择下一处理窗，并且执行步骤S1002及后续步骤中的处理。另一方面，如果该处理窗是最后一个处理窗，则对作为人脸检测对象的该输入图像的人脸检测处理结束。 

以下将描述各级中的确定的处理内容。