[发明专利]用于对象辨识的多分辨率特征描述

说明书

提供了用于确定针对一个或多个视频帧中的一个或多个对象的特征的技术和系统。例如，可以接收诸如脸部的对象的图像，并且可以识别图像中的对象的特征。可以基于图像(例如，基于脸部的眼间距离)来确定对象的大小。基于大小，选择高分辨率特征集合或者选择低分辨率特征集合来与对象的特征进行比较。可以通过将对象的特征与来自所选择的特征集合的匹配特征进行匹配来识别该对象。

相关申请的交叉引用

本申请要求享受于2017年12月28日递交的美国临时申请No.62/611,481的权益，据此将上述申请的全部内容、并且用于所有目的，通过引用的方式并入。

技术领域

概括而言，本公开内容涉及对象检测和辨识(recognition)，并且更具体地，本公开内容涉及用于生成和使用用于对象辨识的多分辨率特征描述的技术和系统。

背景技术

对象检测可以用于在数字图像或视频剪辑的视频帧中定位对象。对象辨识可以用于从数字图像或视频帧中识别(identify)和/或验证对象的身份。对象检测和辨识的一个示例是脸部检测和辨识，其中检测并且辨识人的脸部。例如，可以从图像中提取脸部特征并且将该特征与数据库中存储的参考特征进行比较，以尝试辨识脸部。在一些情况下，将所提取的特征馈送到分类器，并且分类器将给出输入特征的身份。传统上，对象检测和对象辨识是非常时间和资源密集的过程。传统的对象检测和辨识可能会误辨识或未能辨识对象，尤其是当图像中的对象以及其提取的特征看上去与同一对象的参考图像或参考特征不同时，例如，当图像或特征具有非常不同的大小、分辨率和/或清晰度级别时。该技术问题在视频监控系统中的脸部辨识中特别明显。

发明内容

在一些示例中，描述了用于生成和使用用于对象的多分辨率特征描述的技术和系统。多分辨率特征描述可以用于执行对象辨识。对象可以包括脸、人、运载工具和/或任何其它感兴趣的对象。在一些情况下，使用一种类型的特征描述来执行对象辨识可能是困难的。例如，尝试针对在捕获的图像中检测到的较小和/或模糊的对象执行对象辨识可能导致对对象辨识结果的拒绝，尤其是当与检测到的对象进行比较的登记(enrolled)的对象不是小的和/或不模糊的时。

使用脸部作为对象的说明性示例，至少部分地由于输入脸部的大小和质量急剧变化，因此脸部辨识对于视频监控系统或其它与相机有关的系统可能具有挑战性。例如，从视频监控系统(或其它基于相机的系统)的摄像机检测到的脸部可能是小的且模糊的，例如，当人离相机很远时。登记的脸部被存储在登记的数据库中，并且可以用于与检测到的脸部进行比较，以便辨识检测到的脸部。登记的脸部通常是清晰且相对大的。将一组清晰且大的脸部与小且模糊的脸部图像进行匹配是困难的，导致低的辨识置信度得分。这种低的置信度得分可能导致脸部检测和辨识系统拒绝辨识结果。