專利名稱：應(yīng)用基于外貌和幾何特征的統(tǒng)計(jì)模型的圖形處理系統(tǒng)中的人的標(biāo)記的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般的涉及圖像處理領(lǐng)域，更具體的涉及在一個(gè)圖像處理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人的標(biāo)記的技術(shù)。
傳統(tǒng)的個(gè)人標(biāo)記一般包括基于外貌或基于幾何學(xué)的算法的使用?；谕饷驳乃惴òㄖT如模板匹配和顏色直方圖的技術(shù)。用于幾何學(xué)算法的特征的例子，包括大小，形狀等等。但是，傳統(tǒng)的技術(shù)不能把外貌和幾何特征以這樣一種方式結(jié)合，從而為圖像處理系統(tǒng)提供效率更高和更有效的個(gè)人標(biāo)記。
發(fā)明摘要本發(fā)明通過提供一種方法和設(shè)備，使外貌特征和幾何特征都被包括到一特定已標(biāo)記個(gè)人的統(tǒng)計(jì)模型中，從而解決上述傳統(tǒng)個(gè)人標(biāo)記技術(shù)的問題。為出現(xiàn)在一個(gè)特定的視頻片斷的圖像或其他圖像序列中的一組特定的人生成的統(tǒng)計(jì)模型，可以用于檢查，定位和跟蹤在隨后處理的圖像中的人。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，一個(gè)圖像處理系統(tǒng)處理一個(gè)圖象序列，為大量不同的將被標(biāo)記人中的每一個(gè)人產(chǎn)生一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，從而使其在后續(xù)的圖像中能被識(shí)別。特定已標(biāo)記個(gè)人的統(tǒng)計(jì)模型包括至少一個(gè)外貌特征，如顏色，肌理等等，和至少一個(gè)幾何特征，如在一個(gè)或多個(gè)圖像中相似外貌的一個(gè)指定的區(qū)域的形狀或位置。此模型用于隨后的圖像以執(zhí)行人的檢查，定位和/或跟蹤操作。根據(jù)操作的結(jié)果控制圖像處理系統(tǒng)的一個(gè)動(dòng)作。
根據(jù)發(fā)明的另一個(gè)方面，可以通過把一個(gè)或多個(gè)圖像分為相似外貌的許多N個(gè)不同區(qū)域，生成特定已標(biāo)記人的統(tǒng)計(jì)模型。
根據(jù)發(fā)明的又一個(gè)方面，為一個(gè)特定個(gè)人生成的統(tǒng)計(jì)模型可以是似然概率函數(shù)的形式，表明該人出現(xiàn)在一個(gè)特定圖像或一組圖像中的似然性。
如前所述，本發(fā)明的一個(gè)重要優(yōu)點(diǎn)是應(yīng)用包括外貌和幾何特征的統(tǒng)計(jì)模型。組合這些不同類型特征的模型的使用有效地提高了個(gè)人標(biāo)記處理的性能。例如，這種方法確保系統(tǒng)將較少可能混淆在特定圖像序列中彼此交叉的人或被其他物體部分遮住的人。
本發(fā)明能夠在廣泛的圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域中應(yīng)用，如視頻會(huì)議系統(tǒng)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)，和人機(jī)交流。
圖2說明按照本發(fā)明的人的標(biāo)記過程的示例。
圖3說明一個(gè)翻譯操作，可以被用于按照本發(fā)明的人的標(biāo)記過程。
圖4是一個(gè)示意按照本發(fā)明的人的標(biāo)記過程的流程圖，。
詳細(xì)描述

圖1顯示一個(gè)圖像處理系統(tǒng)10，在其中可以實(shí)現(xiàn)按照本發(fā)明的人的標(biāo)記技術(shù)。系統(tǒng)10包括一個(gè)處理器12，一個(gè)存儲(chǔ)器14，一個(gè)輸入/輸出(I/O)設(shè)備15和一個(gè)控制器16，他們通過一個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)總線或其它類型接線的設(shè)備17連接起來進(jìn)行通信。如圖所示，系統(tǒng)10還包括一個(gè)照相機(jī)18，其與控制器16連接。照相機(jī)18可以是，例如，一個(gè)機(jī)械全景(PTZ)照相機(jī)，一個(gè)廣角電子聚焦照相機(jī)，或任何其他適合類型的圖像捕捉設(shè)備。因此應(yīng)該理解，其中所用的術(shù)語照相機(jī)意味著包括任何形式的圖像捕捉設(shè)備，也包括任何多配置的這樣的設(shè)備。
系統(tǒng)10可以在任何大量處理不同圖像的應(yīng)用中被采用，包括如，視頻會(huì)議系統(tǒng)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)，和人機(jī)接口等等。更一般的，系統(tǒng)10能被用于任何應(yīng)用，其能得益于根據(jù)本發(fā)明所提供的改進(jìn)的人的標(biāo)記能力。
操作上，圖像處理系統(tǒng)10產(chǎn)生個(gè)人20的一個(gè)視頻信號(hào)或其它類型的圖像序列。調(diào)整照相機(jī)18，使個(gè)人20位于照相機(jī)18的視域22之內(nèi)。在應(yīng)用本發(fā)明的人的標(biāo)記技術(shù)的系統(tǒng)10中處理由照相機(jī)18產(chǎn)生的與圖象序列相應(yīng)的一個(gè)視頻信號(hào)，這將在下面作更詳細(xì)的描述?？梢愿鶕?jù)對(duì)在特定的圖象序列中特定的已標(biāo)記的個(gè)人的檢查，調(diào)整系統(tǒng)的一個(gè)輸出。例如，一個(gè)視頻會(huì)議系統(tǒng)，人機(jī)接口或其它類型的系統(tǒng)應(yīng)用，可以產(chǎn)生一個(gè)探詢或其他輸出或根據(jù)對(duì)已標(biāo)記個(gè)人的檢查而采取的另一類型的動(dòng)作。任何其他類型系統(tǒng)動(dòng)作的控制可以根據(jù)至少部分的基于個(gè)人標(biāo)記檢查。
系統(tǒng)10的元件或組件可以代表一個(gè)另外的常規(guī)桌面或便攜式電腦的相應(yīng)元件，或這些元件的一部分或組合和其他處理設(shè)備。此外，在發(fā)明的其他實(shí)施例中，處理器12，存儲(chǔ)器14，控制器16，和/或系統(tǒng)10的其他元件的一些或全部功能可以組合成一個(gè)設(shè)備。例如，一個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)10的元件可以實(shí)現(xiàn)為一個(gè)計(jì)算機(jī)，電視，機(jī)頂盒或其他處理設(shè)備中的專用集成電路(ASIC)或電路卡。
其中用到的術(shù)語“處理器”意味著包括一個(gè)微處理器，中央處理單元(CPU)，微控制器，數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)或任何其他用于特定圖像處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理元件。此外，應(yīng)該注意存儲(chǔ)器14可以代表一個(gè)電子存儲(chǔ)器，一個(gè)光或磁盤存儲(chǔ)器，一個(gè)帶式存儲(chǔ)器，或者這些設(shè)備和其它類型的存儲(chǔ)設(shè)備的全部或部分組合。
本發(fā)明通過基于外貌特征和幾何特征的統(tǒng)計(jì)模型對(duì)常規(guī)的個(gè)人標(biāo)記技術(shù)加以改進(jìn)。其中所用的術(shù)語“標(biāo)記”一般涉及統(tǒng)計(jì)模型的生成，用以在特定圖像序列的一個(gè)或多個(gè)中描述特定個(gè)人的特性。這種方法中已標(biāo)記的個(gè)人能夠在一個(gè)或多個(gè)隨后圖像的同一序列或另一個(gè)序列中，檢查，定位或跟蹤。
圖2說明一個(gè)按照本發(fā)明的人的標(biāo)記過程的示例。在系統(tǒng)10中生成和處理包括個(gè)人20的圖像25，使圖像分解為N個(gè)不同的相似外貌的區(qū)域。索引r用于識(shí)別區(qū)域中的一個(gè)特定區(qū)域。
在這個(gè)例子中，圖像25被分解為全部N＝3個(gè)不同區(qū)域，對(duì)應(yīng)原始圖像25的26-1，26-2，26-3部分。P(I|Ω)表示為特定個(gè)人Ω生成的統(tǒng)計(jì)模型的似然概率函數(shù)，并且指明個(gè)人Ω在特定圖像I中出現(xiàn)的可能性。個(gè)人Ω的統(tǒng)計(jì)模型的似然概率函數(shù)P(I|Ω)可以計(jì)算為P(I|Ω)=Σr=1,2,…NP(Rr|Ω)P(r|Ω),]]>其中Rr是至少一個(gè)外貌特征和至少一個(gè)幾何特征的函數(shù)。外貌特征可以包括顏色，肌理等等，幾何特征可以包括區(qū)域形狀和在圖像中的相關(guān)區(qū)域位置。
圖2中說明的人的標(biāo)記的一般過程包括從一個(gè)或多個(gè)圖像中建立個(gè)人的統(tǒng)計(jì)模型，并且應(yīng)用這些模型在后續(xù)的圖像中檢查和定位已標(biāo)記的個(gè)人。
這個(gè)過程還能夠被設(shè)定為跟蹤已標(biāo)記的個(gè)人，這將結(jié)合圖3予以詳細(xì)的描述。讓P(I| T，ξ，Ω)成為個(gè)人Ω的統(tǒng)計(jì)模型的似然概率函數(shù)。T是一個(gè)線性變換，用于捕捉在圖像空間中的人的整體移動(dòng)，ξ是一個(gè)離散變量，用于在給定的時(shí)間點(diǎn)捕捉人的局部移動(dòng)，其中術(shù)語“局部移動(dòng)“意味著包括發(fā)音移動(dòng)，如，整體移動(dòng)的不同部分的相關(guān)移動(dòng)。舉例，在一個(gè)屋子里的個(gè)人位置能夠從線性變換T中得到，同時(shí)個(gè)人的姿態(tài)(站，坐等等)能夠由離散變量ξ確定。
圖3說明線性變換T的作用。如圖所示，線性變換用來獲得圖象I的一個(gè)子窗口30，不隨角度和比例變化。線性變量T用在圖像I中涉及的點(diǎn)Xc上，一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度，一個(gè)比例因子的雙線性的插值技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。
上述的局部移動(dòng)通過用變量ξ的狀態(tài){ξ1，ξ2，...ξM}離散組合捕捉人Ω的M個(gè)不同姿態(tài)來模擬。
本發(fā)明的人的標(biāo)記過程中的圖象個(gè)人Ω的檢查和定位可以用以下最大概似法搜索來實(shí)現(xiàn)T*=argTmaxΣ∀ξP(I|T,ξ,Ω)P(ξ|Ω),]]>跟蹤已標(biāo)記的個(gè)人，與檢查和定位相反，利用已知位置的歷史紀(jì)錄和以前圖像的個(gè)人姿態(tài)，如，特定視頻片斷的前幀。對(duì)于一個(gè)視頻片斷Vc＝(I0，I1，...It}，似然概率P(Vt|Tt，ξt，Tt-1、ξt-1，...，T0，ξ0，Ω)被最大化，以獲得最適宜的個(gè)人軌跡(T0*，ξ0，t1*，ξ1，...，Tt*，ξt)。最大似然搜索提供了已標(biāo)記個(gè)人的跟蹤，并且能夠用已知的傳統(tǒng)技術(shù)有效地實(shí)現(xiàn)，如維特比運(yùn)算法則或向前-向后運(yùn)算法則。
一個(gè)視頻序列的似然概率能夠根據(jù)單個(gè)幀的似然概率紀(jì)錄為P(Vt|Tt，ξt，Tt-1，ξt-1，...，T0，ξ0，Ω)＝P(It|Tt，ξt，Ω)P(Tt|Tt-1，...，T0，Ω)P(ξt|ξt-1，...，ξ0，Ω)其中P(Tt|Tt-1，...，T0)描述整體移動(dòng)模型的特性并能夠通過，如一個(gè)凱爾曼過濾器來實(shí)現(xiàn)，并且P(ξt|ξt-1，...，ξ0，Ω)描述局部移動(dòng)的特性，并能夠利用轉(zhuǎn)換矩陣的一階馬爾可夫模型實(shí)現(xiàn)。
按照本發(fā)明，上述類型的不同統(tǒng)計(jì)模型為每一個(gè)出現(xiàn)在特定視頻片斷或其它類型圖像序列的個(gè)人而產(chǎn)生。通過將每一個(gè)已標(biāo)記的軌跡與最匹配的模型的識(shí)別符關(guān)聯(lián)，個(gè)人標(biāo)記過程能夠提供檢查，定位和跟蹤。
如前所述，本發(fā)明的一個(gè)重要的優(yōu)點(diǎn)是其利用統(tǒng)計(jì)模型，包括外貌和幾何特征。結(jié)合這些不同類型特征的模型的應(yīng)用，極大的提高了人的標(biāo)記過程的性能。例如，這種方法確保系統(tǒng)將更少可能在視頻幀序列中混淆彼此交叉的個(gè)人或被其他物體部分遮住的個(gè)人。
基于外貌和幾何特征的統(tǒng)計(jì)模型的生成將更詳細(xì)地描述。為了簡單而清楚地說明，個(gè)人Ω的圖像I中的像素可以認(rèn)為彼此獨(dú)立。換句話說，P(I|T,ξ,Ω)=Σpix∈IP(pix|T,ξ,Ω),]]>結(jié)合圖2如前所述，r是一個(gè)相似外貌的區(qū)域的索引，N是這些區(qū)域的總數(shù)，r＝1，2，......，N，所以P(pix|T,ξ,Ω)=maxr=1,…,N[P(pix|r,T,ξ,Ω)P(r|ξ,Ω)],]]>其中P(pix|r，T，ξ，Ω)是觀察像素pix的概率，假設(shè)其屬于在那個(gè)姿態(tài)下的個(gè)人模型的第r個(gè)區(qū)域。而P(r|ξ，Ω)是那個(gè)姿態(tài)下的區(qū)域的前概率。為了處理遮斷和新的曝光，可以使用一個(gè)連續(xù)的概率加入一個(gè)假區(qū)域，P(pix|rocclusion，T，ξ，Ω)P(roccluslon|ξ，Ω)＝Pocclusion.
圖像中的每一個(gè)像素可以通過其位置x(一個(gè)平面向量)和其外貌特征f(顏色，肌理等等)來描述特性，P(pix|r，T，ξ，Ω)＝P(x|r，T，ξ，Ω)P(f|r，T，ξ，Ω)，其中P(x|r，T，ξ，Ω)和P(f|r，T，ξ，Ω)都可以近似為其特征空間的高斯分布。上述外貌特征向量f能從特定的像素本身或從特定的像素周圍的指定相鄰像素中得到。如前所述，這些外貌特征的例子包括顏色和肌理。顏色特征可以根據(jù)已知的色系的參數(shù)，如RGB，HIS，CIE等來確定。肌理特征可以用已知的常規(guī)技術(shù)如邊界檢查，肌理梯度，伽柏篩選，tamura特征生成等。
圖4是一個(gè)總結(jié)上述本發(fā)明人的標(biāo)記過程的流程圖。步驟40中，處理一個(gè)視頻片斷或其它類型的圖像序列，為已標(biāo)記的個(gè)人ΩP(I|T，ξ，Ω)生成一個(gè)基于外貌和幾何的統(tǒng)計(jì)模型P(I|T，ξ，Ω)。步驟42中，在圖像處理系統(tǒng)存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)結(jié)果模型或系列模型，如，系統(tǒng)10的存儲(chǔ)器14中。最后，步驟44中，利用存儲(chǔ)的模型處理一個(gè)或多個(gè)后續(xù)的圖像，完成至少一次人的檢查，人的定位，和人的跟蹤。一個(gè)或多個(gè)后面的圖像可以是相同視頻片斷或其他圖像序列的后續(xù)圖像。步驟40，42，和44的處理操作由系統(tǒng)10的處理器12通過軟件執(zhí)行來完成。
本發(fā)明的上述裝置僅僅用來說明。例如，本發(fā)明的技術(shù)能夠用不同人的標(biāo)記過程類型來實(shí)現(xiàn)，包括涉及一個(gè)或多個(gè)人的檢查，人的定位和人的跟蹤過程。此外，本發(fā)明能在廣泛應(yīng)用領(lǐng)域中用于提供個(gè)人標(biāo)記功能，包括視頻會(huì)議系統(tǒng)，視頻監(jiān)視系統(tǒng)和其他攝像系統(tǒng)。更進(jìn)一步，本發(fā)明至少能部分通過存儲(chǔ)在電子，磁性或光學(xué)存儲(chǔ)介質(zhì)中并由處理設(shè)備執(zhí)行的一個(gè)或多個(gè)軟件程序來實(shí)現(xiàn)，如，通過系統(tǒng)10的處理器12。這些和其他許多包括在下述權(quán)利要求范圍中的實(shí)施例對(duì)本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員將是顯而易見的。
權(quán)利要求
1.一種在圖像處理系統(tǒng)(10)中標(biāo)記人的方法，此方法包含的步驟處理(40)圖象序列(25)，為每一個(gè)將被標(biāo)記的人產(chǎn)生一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，此統(tǒng)計(jì)模型包括標(biāo)記人的至少一個(gè)外貌特征和至少一個(gè)幾何特征；應(yīng)用(44)模型于至少一個(gè)后續(xù)的圖像，以便為被標(biāo)記的人執(zhí)行至少一次檢查操作，一次定位操作和一次跟蹤操作；并且根據(jù)至少一次操作的結(jié)果，控制一個(gè)圖像處理系統(tǒng)(10)的動(dòng)作。
2.權(quán)利要求1所述的方法，其中的圖象序列(25)包括一個(gè)視頻片斷。
3.權(quán)利要求1所述的方法，其中的處理步驟(40)還包括處理圖象序列(25)以生成多個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，每一個(gè)模型對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的被標(biāo)記的人。
4.權(quán)利要求1所述的方法，其中的外貌特征包括至少一個(gè)顏色特征和一個(gè)肌理特征。
5.權(quán)利要求1所述的方法，其中的幾何特征包括，與統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)的多個(gè)區(qū)域中特定一個(gè)的至少一個(gè)區(qū)域形狀和一個(gè)區(qū)域位置。
6.權(quán)利要求1所述的方法，其中統(tǒng)計(jì)模型的生成，至少部分地是通過分割特定圖像(25)為許多相似外觀的不同區(qū)域(26-1，26-2，26-3)。
7.權(quán)利要求1所述的方法，其中為一個(gè)特定的人Ω產(chǎn)生的統(tǒng)計(jì)模型，包括一個(gè)似然概率函數(shù)P(I|Ω)，表明人Ω出現(xiàn)在特定圖像I的似然性。8.權(quán)利要求7所述的方法，其中的人Ω的似然概率函數(shù)P(I|Ω)計(jì)算如下P(I|Ω)=Σr=1,2,…NP(Rr|Ω)P(r|Ω),]]>其中Rr是至少一個(gè)外貌特征和至少一個(gè)幾何特征的函數(shù)，r是一個(gè)識(shí)別在圖像I中相似外貌的N個(gè)區(qū)域中的一個(gè)區(qū)域的索引。
9.權(quán)利要求1所述的方法，其中為一個(gè)特定的人Ω生成的統(tǒng)計(jì)模型，包括一個(gè)似然概率函數(shù)P(I|T，ξ，Ω)，其中T是一個(gè)線性變換，用于捕捉在圖像I中的人的整體移動(dòng)，ξ是一個(gè)離散變量，用于在給定的時(shí)間捕捉人的局部移動(dòng)。
10.權(quán)利要求9所述的方法，其中人的位置由線性變換T決定。
11.權(quán)利要求9所述的方法，其中的線性變換T用于獲得一個(gè)圖像I的子窗口(30)，其不隨旋轉(zhuǎn)和比例變化。
12.權(quán)利要求9所述的方法，其中的線性變換T用一個(gè)在圖像I中的參考點(diǎn)Xc，一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度θ，一個(gè)比例因子的雙線性的插值技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。
13.權(quán)利要求9所述的方法，其中的局部移動(dòng)用一個(gè)變化的ξ離散狀態(tài)組{ξ1，ξ2，...ξM}建立模型以捕捉人Ω的M個(gè)不同姿態(tài)。
14.權(quán)利要求1所述的方法，其中為一個(gè)特定的人Ω生成的統(tǒng)計(jì)模型和圖像I包括一個(gè)似然概率函數(shù)P(I|T,ξ,Ω)=Σpix∈IP(pix|T,ξ,Ω),]]>其中r是一個(gè)相似外貌的區(qū)域索引，N是這些區(qū)域的總數(shù)，r＝1，2，...N，P(pix|T,ξ,Ω)=maxr=1,…,N[P(pix|r,T,ξ,Ω)P(r|ξ,Ω)],]]>其中P(pix|r，T，ξ，Ω)是觀測(cè)像素的概率，假定其屬于一個(gè)姿態(tài)ξ模型的第r區(qū)，P(r|ξ，Ω)是在那個(gè)姿態(tài)下的區(qū)域的先前概率。
15.權(quán)利要求14所述的方法，其中相似外貌的區(qū)域包括以下一個(gè)有恒定概率的假區(qū)域P(pix|rocclusion，T，ξ，Ω)P(roccluslon|ξ，Ω)＝Pocclusion.
16.權(quán)利要求14所述的方法，其中圖像I的至少一個(gè)子集的像素的每一個(gè)通過一個(gè)兩維位置矢量x和一個(gè)外貌特征矢量f來描繪特性P(pix|r，T，ξ，Ω)＝P(x|r，T，ξ，Ω)P(f|r，T，ξ，Ω)，其中P(x|r，T，ξ，Ω)和P(f|r，T，ξ，Ω)被近似為，相應(yīng)的特征空間上的高斯分布。
17.權(quán)利要求1所述的方法，其中的控制步驟包括產(chǎn)生一個(gè)基于至少一次操作的結(jié)果的圖像處理系統(tǒng)的輸出。
18.權(quán)利要求1所述的方法，其中的控制步驟包括基于至少一次操作的結(jié)果改變圖像處理系統(tǒng)(10)的操作參數(shù)，其。
19.一個(gè)用于在圖像處理系統(tǒng)(10)中提供人的標(biāo)記的設(shè)備，此設(shè)備包括一個(gè)處理器(12)，用于處理圖象序列，為每一個(gè)將被標(biāo)記的人生成一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，此統(tǒng)計(jì)模型包括被標(biāo)記人的至少一個(gè)外貌特征和至少一個(gè)幾何特征，處理器(12)還進(jìn)一步用于在至少一個(gè)后續(xù)的圖像上應(yīng)用模型，以為標(biāo)記的人執(zhí)行至少一次檢查操作，一次定位操作和一次跟蹤操作，并且根據(jù)至少一個(gè)操作的結(jié)果控制圖像處理系統(tǒng)(10)的一個(gè)動(dòng)作。
20.一種產(chǎn)品包括一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序用于在圖像處理系統(tǒng)(10)中提供個(gè)人標(biāo)記，其中由處理器(12)執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)程序時(shí)，執(zhí)行以下步驟處理(40)圖象序列(25)，為每一個(gè)將被標(biāo)記的人生成一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，統(tǒng)計(jì)模型包括被由標(biāo)記人的至少一個(gè)外貌特征和至少一個(gè)幾何特征，應(yīng)用(44)模型于至少一個(gè)后面的圖像，以完成為被標(biāo)記人的至少一次檢查操作，一次定位操作和一次跟蹤操作；其中根據(jù)至少一個(gè)操作的結(jié)果控制圖像處理系統(tǒng)(10)的一個(gè)動(dòng)作。
全文摘要
圖象處理系統(tǒng)(10)處理一個(gè)圖象序列,以為將被標(biāo)記的每個(gè)不同的人產(chǎn)生一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型。一個(gè)給定被標(biāo)記人的統(tǒng)計(jì)模型包括至少一個(gè)外貌特征,例如顏色,肌理等,以及至少一個(gè)幾何特征,例如形狀或一或多個(gè)圖象中相似外貌指定區(qū)域的位置。模型被用于后續(xù)圖象,以執(zhí)行對(duì)人的檢查,定位和/或跟蹤操作。根據(jù)操作結(jié)果控制圖象處理系統(tǒng)的動(dòng)作。
文檔編號(hào)G06T1/00GK1423795SQ01805968
公開日2003年6月11日 申請(qǐng)日期2001年10月17日 優(yōu)先權(quán)日2000年11月1日
發(fā)明者A·J·科爾梅納雷茲, S·古塔 申請(qǐng)人:皇家菲利浦電子有限公司