[发明专利]一种目标区域的定位方法和装置

权利要求书

1.一种目标区域的定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获得待检测图像，并对所述待检测图像进行分割，得到X个候选窗口；

对所述待检测图像进行缩放处理，得到A个不同尺度的检测缩放图像；

针对所述X个候选窗口中的每个候选窗口，执行以下处理过程，并得到Y个未被过滤的候选窗口：从所述A个不同尺度的检测缩放图像中，为所述候选窗口选择一个尺度的检测缩放图像，并利用所述一个尺度的检测缩放图像所对应的训练信息，判断所述候选窗口中是否包含目标区域，如果否，则过滤所述候选窗口，如果是，则保留所述候选窗口；

对所述Y个候选窗口分别提取特征向量，得到Y个特征向量；

对所述Y个特征向量进行分类，定位出目标区域；

所述训练信息具体包括判别参数(V_i，T_i)和权重向量W，所述方法进一步包括：

维护所述A个不同尺度的检测缩放图像分别对应的训练信息，且所述A个不同尺度的检测缩放图像分别对应的训练信息的维护过程，具体包括：

获得已知目标位置的训练图像，并选择包含所述目标位置的正样本窗口、未包含所述目标位置的负样本窗口；利用方向梯度直方图HOG特征对所述正样本窗口进行特征提取，得到正样本特征向量，利用HOG特征对所述负样本窗口进行特征提取，得到负样本特征向量；对所述正样本特征向量进行缩放处理，得到M*N的正样本特征向量，对所述负样本特征向量进行缩放处理，得到M*N的负样本特征向量；对所述M*N的正样本特征向量以及所述M*N的负样本特征向量进行线性训练，得到所述权重向量W；

对所述训练图像进行缩放处理，得到A个不同尺度的训练缩放图像；针对每个尺度的训练缩放图像，将所述训练缩放图像划分成一个或者多个M*N的子区域，并利用所述目标位置确定每个子区域的特征值，并利用所述特征值和所述权重向量W，得到所述训练缩放图像的判别参数(V_i，T_i)，并将所述判别参数(V_i，T_i)作为对应尺度的检测缩放图像的判别参数(V_i，T_i)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标位置确定每个子区域的特征值，并利用所述特征值和所述权重向量W，得到所述训练缩放图像的判别参数(V_i，T_i)的过程，具体包括：

针对所述训练缩放图像中的每个M*N的子区域，当所述目标位置位于所述子区域时，则确定所述子区域的特征值O_i为正值；当所述目标位置不位于所述子区域时，则确定所述子区域的特征值O_i为负值；以及，将所述子区域与所述权重向量W进行卷积，得到所述子区域的分数S_i；

利用如下公式对所述训练缩放图像的每个子区域的分数S_i和特征值O_i进行线性训练，得到所述训练缩放图像的判别参数(V_i，T_i)：O_i＝V_i*S_i+T_i。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从A个不同尺度的检测缩放图像中，为所述候选窗口选择一个尺度的检测缩放图像的过程，包括：

确定所述候选窗口在所述A个不同尺度的检测缩放图像中的每个检测缩放图像中的像素大小，并选择像素大小最接近M*N的检测缩放图像，并将当前选择的检测缩放图像作为为所述候选窗口选择的检测缩放图像；

其中，所述M为预设的水平像素大小，所述N为预设的垂直像素大小。