[发明专利]在图像物体检测过程中确定子部件顺序的方法和装置

权利要求书

1.一种在图像物体检测过程中确定子部件顺序的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本集，对于所述样本集中的每个正样本，根据所述正样本的每个子部件与根部件的位移，确定每个正样本的每个子部件得分，基于所述每个正样本的每个子部件得分，确定每个子部件对应的第一得分概率密度函数，对于所述样本集中的每个负样本，根据所述负样本的每个子部件与根部件的位移，确定每个负样本的每个子部件得分，基于所述每个负样本的每个子部件得分，确定每个子部件对应的第二得分概率密度函数；

基于子部件顺序中第一位次对应的预设的参考概率，确定所述第一位次对应的子部件，其中，所述参考概率用于指示目标样本是正样本的概率，所述目标样本是所述样本集中的任意样本；

对于子部件顺序中第一位次之后的每个位次，获取当前位次的前一个位次对应的已确定的目标子部件；将所述目标样本的所述目标子部件的子部件得分，输入所述目标子部件对应的第一得分概率密度函数，得到第一概率密度值；将所述目标样本的所述目标子部件的子部件得分，输入所述目标子部件对应的第二得分概率密度函数，得到第二概率密度值；基于当前位次的前一个位次对应的参考概率、负参考概率、所述第一概率密度值和所述第二概率密度值，确定所述当前位次对应的参考概率，其中，所述负参考概率用于指示目标样本是负样本的概率；基于所述当前位次对应的参考概率，确定所述当前位次对应的子部件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于子部件顺序中第一位次对应的预设的参考概率，确定所述第一位次对应的子部件，包括：

根据子部件顺序中第一位次对应的预设的参考概率、第一位次的位次标识以及预先训练的子部件确定模型，确定所述第一位次对应的子部件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一位次对应的预设的参考概率为百分之五十。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前位次的前一个位次对应的参考概率、负参考概率、所述第一概率密度值和所述第二概率密度值，确定所述当前位次对应的参考概率，包括：

根据公式确定所述当前位次对应的参考概率；

其中，P_t+1是所述当前位次对应的参考概率，h_t表示所述第一概率密度值，g_t表示所述第二概率密度值，p_t表示当前位次的前一个位次对应的参考概率，q_t表示当前位次的前一个位次对应的负参考概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个子部件对应的第一得分概率密度函数，以及确定每个子部件对应的第二得分概率密度函数，包括：

基于所述每个正样本的每个子部件得分，确定正样本的每个子部件的得分集合；

基于所述每个负样本的每个子部件得分，确定负样本的每个子部件的得分集合；

根据所述正样本的每个子部件的得分集合以及核密度估计算法，生成每个子部件对应的第一得分概率密度函数，根据所述负样本的每个子部件的得分集合以及核密度估计算法，生成每个子部件对应的第二得分概率密度函数。