[发明专利]使用扩展SURF特征的对象检测

权利要求书

1.一种计算机实施的对象检测方法，包括：

接收输入图像；

产生所述输入图像的多个梯度图像，所述多个梯度图像包括四个加速鲁棒特征型的梯度图像以及一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像，其中，所述一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像至少包括使用二维滤波器内核创建的第一梯度图像；

产生多个积分图像，每一个积分图像都对应于所述四个加速鲁棒特征型的梯度图像以及一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像中的单独的一个梯度图像；

响应于所述多个梯度图像而产生所述输入图像的特征描述符，其中产生特征描述符包括将所述多个积分图像合并成单个多通道积分图像；以及

通过将提升级联分类器应用于检测窗口内的单个多通道积分图像的扩展加速鲁棒特征值来执行对象检测，其中所述单个多通道积分图像被构造为使得通过得到所述单个多通道积分图像中的四个相应的顶点能够获得所述多个积分图像中的一个积分图像的任意给定区域的扩展加速鲁棒特征值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个积分图像包括八个积分图像，并且其中，所述单个多通道积分图像包括八通道积分图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述二维滤波器内核包括对角线梯度滤波器内核或反对角线梯度滤波器内核的至少其中之一。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述特征描述符包括特征向量，所述特征向量包括至少一个对角线梯度特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述特征向量至少包括水平梯度值、垂直梯度值、主对角线梯度值和反对角线梯度值。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提升级联分类器包括多个逻辑回归基分类器。

7.一种存储有指令的记录介质，所述指令如果被执行，则导致如下操作：

接收输入图像；

产生所述输入图像的多个梯度图像，所述多个梯度图像包括四个加速鲁棒特征型的梯度图像以及一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像，其中，所述一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像至少包括使用二维滤波器内核创建的第一梯度图像；

产生多个积分图像，每一个积分图像都对应于所述四个加速鲁棒特征型的梯度图像以及一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像中的单独的一个梯度图像；

响应于所述多个梯度图像而产生所述输入图像的特征描述符，其中产生特征描述符包括将所述多个积分图像合并成单个多通道积分图像；以及

通过将提升级联分类器应用于检测窗口内的单个多通道积分图像的扩展加速鲁棒特征值来执行对象检测，其中所述单个多通道积分图像被构造为使得通过得到所述单个多通道积分图像中的四个相应的顶点能够获得所述多个积分图像中的一个积分图像的任意给定区域的扩展加速鲁棒特征值。

8.根据权利要求7所述的记录介质，其中，所述多个积分图像包括八个积分图像，并且其中，所述单个多通道积分图像包括八通道积分图像。

9.根据权利要求7所述的记录介质，其中，所述二维滤波器内核包括对角线梯度滤波器内核或反对角线梯度滤波器内核的至少其中之一。

10.根据权利要求7所述的记录介质，其中，所述提升级联分类器包括多个逻辑回归基分类器。

11.一种对象检测装置，包括：

处理器，所述处理器被配置为：

接收输入图像；

产生所述输入图像的多个梯度图像，所述多个梯度图像包括四个加速鲁棒特征型的梯度图像以及一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像，其中，所述一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像至少包括使用二维滤波器内核创建的第一梯度图像；

产生多个积分图像，每一个积分图像都对应于所述四个加速鲁棒特征型的梯度图像以及一个到四个非加速鲁棒特征型的梯度图像中的单独的一个梯度图像；

响应于所述多个梯度图像而产生所述输入图像的特征描述符，其中产生特征描述符包括将所述多个积分图像合并成单个多通道积分图像；以及

通过将提升级联分类器应用于检测窗口内的单个多通道积分图像的扩展加速鲁棒特征值来执行对象检测，其中所述单个多通道积分图像被构造为使得通过得到所述单个多通道积分图像中的四个相应的顶点能够获得所述多个积分图像中的一个积分图像的任意给定区域的扩展加速鲁棒特征值。