[发明专利]用于基于子区域识别对象的设备和方法

说明书

这里公开了这样的方法和设备，在增强现实中，即使将与识别目标对应的对象放置在复杂背景环境中，也将与对象对应的图像划分为子区域，在子区域中执行识别处理，并然后识别对象。用于基于子区域来识别对象的设备包括：子区域划分单元，用于取决于设置将输入图像划分为某一尺寸的子区域。对象识别单元在相应子区域中识别子区域对象。候选者选择单元使用识别的子区域对象的相应概率值，来从每一子区域选择候选者对象。分组单元使用选择的候选者对象来对子区域进行分组。识别目标确定单元将与分组结果对应的组中包括的子区域的数目和阈值进行比较，并使用比较结果来确定最终识别目标。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2013年10月2日提交的韩国专利申请第10-2013-0117715号的权益，通过引用将其由此全部合并到该申请中。

技术领域

本发明一般涉及用于基于子区域识别对象的设备和方法，并更具体地，涉及这样的方法和设备，在使用相机和显示装置的增强现实系统中，即使将与识别目标对应的对象放置在复杂背景环境中，也将与对象对应的图像划分为子区域，在子区域中执行识别处理，并然后识别对象。

背景技术

增强现实表示用于将虚拟对象覆盖在用户使用他或她自己的眼睛实际观看的现实世界上、并向用户示出覆盖结果的技术，并表示其中真实环境与虚拟对象混合的系统。

识别这样的增强现实所应用到的环境中的对象的方法是使用后验概率分布、来在整个输入图像中识别与其中识别目标位于的区域对应的对象。然而，当向整个输入图像应用识别算法时，对象的识别速度变得较慢。另外，即使在其中整个输入图像中与识别目标类似的图像部分分布在背景中的情况下，对象被识别的概率仍恶化。

识别增强现实所应用到的环境中的对象的另一方法是名为“Method andapparatus for recognizing and tracking an object in real time usingrepresentative features”的韩国专利申请公开第10-2013-0056171号中公开的技术。该技术生成感兴趣的区域(显著图(saliency map))以便迅速和精确识别复杂背景中的对象，仅对生成的显著图运行识别算法，并然后识别对象。

显著图表示其中在预处理过程中预先确定识别目标的特征、并且其中分布识别目标中包括的大量特征(例如，颜色、图案、轮廓等)的区域。

向用于识别增强现实所应用到的环境中的对象的方法应用的识别处理仅在显著图中执行，并由此提供更精确的识别结果。然而，使用显著图的对象识别方法的缺点在于，当用于选择显著图的处理过程复杂时，总体运行速度降低，并且当难以指定识别目标的特征时，可出现其中不能生成显著图的情况。

发明内容

因此，在紧记现有技术中出现的以上问题的情况下已做出本发明，并且本发明的目的是提供这样的方法和设备，在使用相机和显示装置的增强现实系统中，即使将与识别目标对应的对象放置在复杂背景环境中，也将与对象对应的图像划分为子区域，在子区域中执行识别处理，并然后识别对象。

根据实现以上目的的本发明的一个方面，提供了一种用于基于子区域来识别对象的方法，包括：取决于设置将输入图像划分为某一尺寸的子区域；在通过划分获得的相应子区域中识别子区域对象；使用识别的子区域对象的相应概率值，来从每一子区域选择候选者对象；使用选择的候选者对象来对子区域进行分组；和将与分组结果对应的组中包括的子区域的数目和阈值进行比较，并使用比较结果来确定最终识别目标。

优选地，所述识别子区域对象的步骤可以包括：从通过划分获得的相应子区域提取特征点；和使用提取的特征点来识别相应子区域中的子区域对象。

优选地，所述分组步骤可以被配置为将具有四方向连接性并包括具有相同标识符(ID)的对象的子区域分为一组。