[发明专利]用于特定前景物体的检测验证的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于图像前景物体的检测验证方法和系统，更具体地涉及一种使用所拍摄的深度图像对特定对象进行检测验证的方法和系统。

背景技术

在各种人机交互、游戏以及智能系统等应用中，通常要对参与的人员进行视频监控，而视频监控一个比较重要的环节就是需要检测视频图像中的参与人员，而这种检测过程必须要对包含参与人的视频图像进行图像处理。而这些图像处理通常采用普通摄像机拍摄进行视频处理。实际应用过程中，这种采用普通摄像机拍摄的视频来检测参与人的图像处理技术面临许多问题：比如检测率低，误检率高，无法实时等等，导致这些问题的原因在于包含参与人员的场景中的参与人员的行为复杂性、场景的光线比较暗、以及场景的亮度通常存在突变的情况。人们为了解决采用普通摄像机拍摄的视频进行检测参与人员的方法存在的上述问题，提出了许多解决的方法，例如，在场景中的参与人员身上增加传感器，但是这种方法只能适用在某些特定的场景，而且参与人员(用户)的体验效果不好。

另外，随着深度照相机的出现，由于深度照相机采集的是场景内的距离信息，因此人们试图利用距离信息来对参与人员进行检测，但是基于深度摄像机的算法目前仍不成熟。目前，人们已经提出了一些用于人的检测技术。

美国专利申请US20090210193A1提出了一个检测并定位人的方法。该方法使用基于TOF的距离图像传感器输出空间内对象的距离，并给予这种距离变化，检测出包含这种距离变化的区域；然后采用分割模块从所检测到的距离变化区域中分割出参与人员的人的特定形状，从而定位人的方向。很显然，该美国专利申请使用了一种具体人的特征，例如躯干，腿等特征来分割距离变化区域中人的图像。该专利根据距离变化检测物体使用躯干，腿等特征验证人。

另外，鉴于通常对象的三维特征，欧洲专利申请EP1983484A1提出一种采用采集装置采集三维物体并且计算出视差图(disparity component data)来检测三维对象的方法。该方法预先建立三维对象的模型，计算出从不同的视角观察到此三维模型所得到的二维投影的一组灰度图，并将这组灰度图定义为对象模板，然后比较对象模板与所采集到的图像区域，在所采集到的图像的某个区域与所述对象模板之间具有最高的关联度值时，则认为该区域具有一个三维对象。很显然，三维对象模型采用灰度图，无法进行归一化处理。

鉴于参与人的人脸特征，美国专利申请US20100158387A1提出一种人脸检测方法。该方法采用一种图像处理模块使用多幅图像计算出距离信息并且根据距离信息分割出前景区域和背景区域，然后采用人脸检测模块根据距离对前景区域进行缩放，然后在缩放后的图像中检测人脸。然而，该专利申请只能对人脸进行检测，因此对场景中出现的人的其他部分或其他物体无法进行检测。

发明内容

为了解决上面所提到的现有技术中的这些问题，本发明提出了一种特定前景对象的检测验证方法和系统。

具体而言，本发明提供了一种特定前景对象的检测验证方法，包括：采用深度照相机获取当前环境的深度信息，并基于所述获得的深度信息创建当前环境的深度图；比较所创建的当前环境的深度图与初始化背景深度图各像素点的深度，更新背景深度图模型；从深度照相机再次拍摄的当前环境的深度图中减去所更新的背景深度图模型，从而得到当前环境的背景的前景区域的深度图；将所得到的前景区域的深度图中一个或多个连通域进行编号，并在具有多个连通域的情况下，将这些连通域分割开来，作为多个候选的特定前景对象；以及采用模板匹配机制来验证所分割获得的特定前景对象是否属于被匹配的模板类型的特定前景对象。

根据本发明的特定前景对象的检测验证方法，其中所述比较所创建的当前环境的深度图与初始化背景深度图各像素点的深度以便更新背景深度图模型包括：通过对连续几帧图像采用中值滤波进行降噪滤波处理。

根据本发明的特定前景对象的检测验证方法，其中所述比较所创建的当前环境的深度图与初始化背景深度图各像素点的深度以便更新背景深度图模型包括反复执行的如下步骤：比较所创建的当前环境的深度图与在创建的当前环境的深度图之前所存在的背景深度图各像素点的深度，并在发现在当前环境深度图的一个像素点的当前深度大于所述背景深度图中的对应像素点的深度时，将所述背景深度图中的对应像素点的深度更新为当前环境深度图的一个像素点的当前深度值；反复执行上述步骤，直到在一预定时间阈值内发生上述更新的像素点的数量少于一预定的数量阈值为止。