[发明专利]对包含人像的图像的多人骨骼关键点检测方法及装置

权利要求书

1.一种对包含人像的图像的多人骨骼关键点检测方法，其特征在于包括如下步骤：

S1、对一含人像的原始RGB图像进行图像显著性检测，得到所述原始RGB图像中各位置的显著性值；

S2、根据显著性值对所述原始RGB图像进行裁剪，得到裁剪后的图像及裁剪后图像各位置的显著性值；

S3、对所述裁剪后的图像进行人体骨骼关键点检测，得到N个关键点位置分布热图；其中，N≥1；

S4、对所述分布热图根据所述裁剪后图像各位置的显著性值进行加权，根据加权后的分布热图计算出所述裁剪后的图像的骨骼关键点检测结果；

S5、计算所述原始RGB图像的骨骼关键点的最终检测结果；最终检测结果包括所述原始RGB图像中的人数及检测到的每个人的骨骼关键点坐标集合；

步骤S3具体包括：将所述裁剪后的图像I₂(x，y)输入多人骨架关键点检测框架OpenPose中，输出检测出18类骨骼关键点分布热图H₁，H₂，H₃，…，H₁₈；H_i图像大小与所述裁剪后的图像的显著性检测结果图像S₂(x，y)大小相同，其中不同的坐标值(x，y)∈H_i表示该位置检测出骨骼关键点i的概率；

步骤S4具体包括：将S₂(x，y)中显著性值与18类骨骼关键点分布热图H₁，H₂，H₃，…，H₁₈中的对应位置相乘，得到修正后的关键点分布热图H′₁，H′₂，H′₃，…，H′₁₈。

2.如权利要求1所述的对包含人像的图像的多人骨骼关键点检测方法，其特征在于，步骤S1中对初始图像进行显著性检测包括：采用上下文感知方法进行显著性检测，具体包括：

S21、将所述原始RGB图像I₀(x，y)转化为Lab颜色空间中的图像I₁(x，y)；

S22、将图像I₁(x，y)切分成N块，分别表示为p₁，p₂，…，p_N，分别计算N个小块两两之间的差异性，其中N取整数，N≥4；

S23、对每个小块p_i，取前K个与其差异性最小的块，计算单尺度显著性值其中K取整数，N≥K≥1；

S24、计算多尺度下显著性平均值，得到显著性检测结果S(x，y)。

3.如权利要求2所述的对包含人像的图像的多人骨骼关键点检测方法，其特征在于，S21中，将所述原始RGB图像I₀(x，y)转化为Lab颜色空间中的图像I₁(x，y)具体包括：

S211、将RGB颜色空间中的图像首先转换到XYZ空间

S212、再将XYZ空间中的像素值转化为Lab颜色空间中的像素值

其中，

根据上述公式#(1)、#(2)、#(3)即可得到所述原始RGB图像I₀(x，y)在Lab颜色空间中的图像I₁(x，y)。