[发明专利]目标物体检测装置和方法、图像处理系统及存储介质

说明书

本公开公开了一种目标物体检测装置和方法、图像处理系统及存储介质。所述目标物体检测装置包括：从图像中提取特征的单元；基于所提取的特征及预生成的几何信息，在图像上获得具有所述预生成的几何信息的候选检测区域的单元，其中所述预生成的几何信息至少能够描述目标物体的整体形状；基于所提取的特征，从所生成的候选检测区域中检测图像中的候选目标物体的单元；以及，基于所检测的候选目标物体，确定图像中的目标物体的单元。根据本公开，可有效地提高目标物体的检测精度，也即，可有效地提高目标物体的检测率和目标物体的定位的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理，尤其涉及例如图像中的目标物体的检测。

背景技术

从图像或视频中检测出目标物体(例如，人脸、人体等)，对于后续的图像处理应用(例如，人脸识别、人物跟踪、人数统计等)具有重要的应用价值。当前常规的检测目标物体的做法是：利用预生成的具有若干规则的矩形检测窗(也即，矩形检测区域)、以滑动窗的方式对图像进行扫描来检测出图像中的目标物体。

例如，美国专利US9858496B2中公开了一种利用神经网络检测目标物体的示例性技术。其中，该示例性技术用到的神经网络中包括区域提案网络层(Region ProposalNetwork，RPN)，在RPN层中包含若干长宽比率和缩放比率固定的矩形检测区域。其中，该示例性技术主要是：先以滑动窗的方式、利用RPN层对从输入图像中提取的特征进行扫描，并将扫描结果投影到输入图像上以得到若干候选矩形检测区域；然后利用这些候选矩形检测区域进行目标物体的分类和定位操作以确定出最终的目标物体。

如上所述可知，在进行目标物体的检测过程中，上述的做法借助使用的预生成的检测区域是具有若干规则的矩形区域，从而上述的做法可有效地检测出在常规形态下的目标物体，也即上述的做法可有效地检测出具有常规形状的目标物体。然而，在很多场景中，目标物体通常会被遮挡(例如，目标物体被部分遮挡)和/或会发生变形(例如，目标物体的姿态发生变化、图像的拍摄角度发生变化)。也就是说，在很多场景中，目标物体通常会以局部形态和/或变形形态呈现，从而使得目标物体只能呈现局部形状。由于矩形检测区域无法很好地描述目标物体的局部形状，从而在存在具有局部形状的目标物体的情况下，利用上述的做法将无法很好地从图像中检测出这类目标物体，从而影响目标物体的检测精度。换句话说，目标物体的召回率和目标物体的定位的准确率将受到影响。

发明内容

鉴于上面的背景技术中的记载，本公开旨在解决上述问题中的至少一点。

根据本公开的一个方面，提供一种目标物体检测装置，所述目标物体检测装置包括：提取单元，从图像中提取特征；生成单元，基于所提取的特征及预生成的几何信息，在所述图像上生成具有所述预生成的几何信息的候选检测区域，其中所述预生成的几何信息至少能够描述目标物体的整体形状；检测单元，基于所提取的特征，从所生成的候选检测区域中检测所述图像中的候选目标物体；以及，确定单元，基于所检测的候选目标物体，确定所述图像中的目标物体。

根据本公开的另一个方面，提供一种目标物体检测方法，所述目标物体检测方法包括：提取步骤，从图像中提取特征；生成步骤，基于所提取的特征及预生成的几何信息，在所述图像上生成具有所述预生成的几何信息的候选检测区域，其中所述预生成的几何信息至少能够描述目标物体的整体形状；检测步骤，基于所提取的特征，从所生成的候选检测区域中检测所述图像中的候选目标物体；以及，确定步骤，基于所检测的候选目标物体，确定所述图像中的目标物体。

其中，所述预生成的几何信息还能够描述目标物体的局部形状。其中，所述预生成的几何信息例如由目标物体的位图或关键点构成。

根据本公开的再一方面，提供一种图像处理系统，所述图像处理系统包括：获取设备，用于获取图像或视频；如上所述的目标物体检测装置，用于检测所获取的图像或视频中的面部；以及，后处理装置，基于所检测到面部，执行后续的图像处理操作；其中，所述获取装置、所述目标物体检测装置和所述后处理装置经由网络相互连接。