[发明专利]一种基于多尺度的Adaboost检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于多尺度的Adaboost检测方法，其特征在于，该方法包括：

A、按照位置偏移，从包含X*N个待检测点的信息的待检测点队列中获取一个待检测点的信息；所述待检测点的信息至少包含位置偏移、检测尺度级别及标识信息；所述N和X均为大于1的整数；

B、判断从包含N个数组元素的步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长是否为0，如果是，执行步骤D，否则执行步骤C；所述步长为需经弱分类器检测的相邻两个待检测点之间间隔的待检测点的个数；

C、根据标识信息判断待检测点是否位于首位置，如果是，执行步骤D，否则，更新步长数组中保存的当前检测尺度对应的步长，执行步骤A；

D、判断Cache缓存是否保存了与待检测点对应的图像局部区域，如果未保存，则从内存中加载待检测点对应的图像局部区域至Cache缓存，之后执行步骤E，否则直接执行步骤E；

E、利用当前检测尺度下的弱分类器，对Cache缓存中保存的与待检测点对应的图像局部区域进行检测，将检测结果作为当前检测尺度对应的步长写入所述步长数组，执行步骤A。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A之前进一步包括：

A’、生成N个检测尺度的步长数组及X个待检测点在N个检测尺度下的待检测点队列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A之前进一步包括：

根据样本图像及Adaboost算法，生成与N个检测尺度中每一个检测尺度对应的弱分类器。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤A’所述生成N个检测尺度的步长数组包括：

生成包含N个数组元素的步长数组，一个数组元素用以保存一个检测尺度对应的步长；所述任一数组元素保存的步长的初始值为0。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤A’所述生成X个待检测点在N个检测尺度下的待检测点队列包括：

A1’、生成一个包含X*N个数组元素的数组；

A2’、在每个检测尺度下对待测图像进行扫描，获得当前检测尺度下每一个检测点的位置偏移、检测尺度级别及标识信息；

A3’、将扫描获得的每一个检测点在N个检测尺度下的位置偏移、检测尺度级别及标识信息写入步骤A1’生成的数组的一个数组元素中；

A4’、将步骤A3’中写入了X*N个待检测点的信息的数组按照位置偏移升序排列，将按照位置偏移升序排列后的数组作为待检测点队列；

所述位置偏移用以表示检测点在待检测图像中的坐标或位置信息；所述检测尺度级别用以确定检测尺度的相对大小；所述标识信息用以表示检测点是否位于待测图像的首位置。

6.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，步骤C所述首位置为逐行检测中一行的行首位置或逐列检测中一列的列首位置。

7.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，步骤C所述更新步长数组中保存的当前检测尺度对应的步长包括：

将当前检测尺度对应的步长与1的差值作为更新后的步长，将更新后的步长写入步长数组中与当前检测尺度对应的数组元素中。

8.一种基于多尺度的Adaboost检测系统，该系统连接内存及Cache缓存，其特征在于，该系统包含：

检测控制模块，连接内存、Cache缓存及N个弱分类器，按照位置偏移，从包含X*N个待检测点的信息的待检测点队列中获取一个待检测点的信息；所述N和所述X均为大于1的整数；所述待检测点的信息至少包含位置偏移、检测尺度级别及标识信息；

所述检测控制模块在判定从包含N个数组元素的步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长为0、或判定从包含N个数组元素的步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长非0且待检测点处于首位置时，将从内存加载至Cache缓存中的待检测点对应的图像局部区域、或Cache缓存中的待检测点对应的图像局部区域输出至当前检测尺度下的弱分类器，在判定当前检测尺度对应的步长非0且待检测点未位于首位置时，更新暂存的步长数组中与当前检测尺度对应的数组元素对应的步长；所述步长为需经弱分类器检测的相邻两个待检测点之间间隔的待检测点的个数；

所述N个弱分类器中任一弱分类器根据输入的与待检测点对应的图像局部区域，生成表示图像相似程度的检测结果，将检测结果作为与当前检测尺度对应的步长输出至检测控制模块。