[发明专利]匹配出现在两个或多个图像内的对象或人的方法、电路和系统

说明书

发明领域

本发明大体上涉及图像处理领域。更具体地，本发明涉及用于关联/匹配在两个或多个图像内可见的对象或人(感兴趣的主体)的方法、电路和系统。

背景

现今的对象检索和重新识别算法通常提供不充分的结果，由于：不同的光线条件、一天中的时间、天气等；不同的视角：多个摄像机具有重叠的或非重叠的视野；出乎意料的对象轨迹：人改变路径，不在可能的最短路径上行走；未知的进入点：对象可能从任意点进入视野；以及其他原因。因此，在图像处理领域中仍然需要改进的对象获取电路、系统、算法和方法。

下面列出的出版物侧重于图像主体处理和匹配的不同方面，并且它们的教导据此通过引用方式全部并入本申请。

[1]T.B.Moeslund、A.Hilton和V.Krüger，“A survey of advances in vision-based human motion capture and analysis(在基于视觉的人体运动捕获和分析方面的进展的调查)”，《Computer Vision and Image Understanding》(《计算机视觉与图像理解》)，第104卷，第2-3期，90-126页，2006年11月。

[2]A.Colombo、J.Orwell和S.Velastin，“Colour constancy techniques for re-recognition of pedestrians from multiple surveillance cameras(重新识别来自多个监视摄像机的行人的颜色恒定技术)”，《Workshop on Multi-camera and Multi-modal Sensor Fusion Algorithms and Applications》(《关于多摄像机及多模态传感器融合算法和应用的研讨会)(M2SFA22008)，2008年10月，法国马赛。

[3]K.Jeong、C.Jaynes，“Object matching in disjoint cameras using a color transfer approach(使用颜色变换方法在分离的摄像机中进行对象匹配)”，《Special Issue of Machine Vision and Applications Journal》(《机器视觉和应用期刊的特刊》)，第19卷，5-6页，2008年10月。

[4]F.M.Porikli、A.Divakaran，“Multi-camera calibration，object tracking and query generation(多摄像机校准、对象跟踪及询问产生)”，《Proc.IEEEInt.Conf.Multimedia and Expo》(《国际多媒体及博览会会议IEEE会报》)，马里兰州巴尔的摩市，2003年7月6-9日，第1卷，653-656页。

[5]O.Javed、K.Shafique、M.Shah，“Appearance modeling for tracking in multiple non-overlapping cameras(用于跟踪多个非重叠摄像机的外观建模)”，《IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》(《关于计算机视觉和模式识别的IEEE计算机协会会议》)，2005年6月20-25日，第2卷，26-33页。

[6]V.Modi，“Color descriptors from compressed images(来自压缩图像的颜色描述符)”，《CVonline：The Evolving，Distributed，Non-Proprietary，On-Line Compendium of Computer Vision》(《CVonline：计算机视觉的演进的、分布式的、非专利的在线纲要》)，检索于2008年12月30日。

[7]C.Madden、E.D.Cheng、M.Piccardi，“Tracking people across disjoint camera views by an illumination-tolerant appearance representation(通过容光外观表示来跟踪在分离的摄像机视野中的人)”，《Machine Vision and Applications》(《机器视觉及应用》)，第18卷，233-247页，2007。