[发明专利]对象检测期间的自适应边缘状特征选择

权利要求书

1.一种识别图像中的关注对象的计算机实施的方法，所述方法包括：

从所述图像内提取第一组特征；

确定包含于所述第一组特征中的每一特征是斑点状特征还是边缘状特征；

确定从所述第一组取得的第二组特征，其中包含于所述第二组特征中的所述边缘状特征的数目是基于包含于所述第一组特征中的边缘状特征与斑点状特征的相对数目；以及

根据所述第二组特征而确定所述关注对象是否在所述图像中。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中确定所述关注对象是否在所述图像中包括使用所述第二组特征来查询特征数据库。

3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中从所述图像内提取所述第一组特征包含将尺度不变特征变换SIFT算法应用于所述图像。

4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中确定特征是斑点状特征还是边缘状特征包含：

计算所述特征的第一本征值和第二本征值；

计算所述第一本征值与所述第二本征值的比；以及

比较所述比与阈值。

5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中包含于所述第二组特征中的所述边缘状特征的所述数目是包含于所述第一组特征中的边缘状特征的所述数目与斑点状特征的所述数目的比的函数。

6.根据权利要求5所述的计算机实施的方法，其中所述函数是分段函数，使得包含于所述第二组特征中的所述边缘状特征的所述数目在所述比小于下阈值时是零，且所述第一组中的所有所述边缘状特征在所述比大于上阈值时包含于所述第二组中。

7.根据权利要求6所述的计算机实施的方法，其中包含于所述第二组特征中的边缘状特征的所述数目在所述比介于所述下阈值与所述上阈值之间时以线性方式增大。

8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括：

将所述图像分段成多个区域；以及

从所述第一组选择待包含于所述第二组特征中的所述特征，使得所述第二组特征分布于所述多个区域当中。

9.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括：

通过相机俘获所述图像；以及

响应于确定所述关注对象在所述图像中而更新所述相机的姿势。

10.一种用于识别图像中的关注对象的装置，所述装置包括：

存储器，其适用于存储用于识别所述所俘获图像中的关注对象的程序代码；以及至少一个处理单元，其连接到所述存储器，其中所述程序代码经配置以致使所述至少一个处理单元：

从所述图像内提取第一组特征；

确定包含于所述第一组特征中的每一特征是斑点状特征还是边缘状特征；

确定从所述第一组取得的第二组特征，其中包含于所述第二组特征中的所述边缘状特征的数目是基于包含于所述第一组特征中的边缘状特征与斑点状特征的相对数目；以及

根据所述第二组特征而确定所述关注对象是否在所述图像中。

11.根据权利要求10所述的装置，其中用以确定所述关注对象是否在所述图像中的指令包括使用所述第二组特征来查询特征数据库。

12.根据权利要求10所述的装置，其中用以从所述图像内提取所述第一组特征的指令包含用以将尺度不变特征变换SIFT算法应用于所述图像的指令。

13.根据权利要求10所述的装置，其中用以确定特征是斑点状特征还是边缘状特征的指令包含用以执行以下操作的指令：

计算所述特征的第一本征值和第二本征值；

计算所述第一本征值与所述第二本征值的比；以及

比较所述比与阈值。

14.根据权利要求10所述的装置，其中包含于所述第二组特征中的所述边缘状特征的所述数目是包含于所述第一组特征中的边缘状特征的所述数目与斑点状特征的所述数目的比的函数。

15.根据权利要求14所述的装置，其中所述函数是分段函数，使得包含于所述第二组特征中的所述边缘状特征的所述数目在所述比小于下阈值时是零，且所述第一组中的所有所述边缘状特征在所述比大于上阈值时包含于所述第二组中。