專利名稱：信息處理設(shè)備、信息處理方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開涉及信息處理設(shè)備、方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品，并且具體地涉及更加可靠地識別目標(biāo)對象的信息處理設(shè)備、方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品。
背景技術(shù)：
如圖I所示，通過使用攝影機(jī)11而識別的用戶I的手2并且通過使用手2的移動模式手勢來執(zhí)行諸如電視圖像接收裝置12之類的電氣設(shè)備的操作。另外，在使用攝影機(jī)進(jìn)行成像的情況下識別用戶的臉，并且基于關(guān)于識別的臉的信息來執(zhí)行諸如顏色平衡和聚焦之類的參數(shù)的自動控制。用于以這樣的方式執(zhí)行處理的圖像識別裝置例如識別人、臉和手(例如參見待審日本專利申請公布2010-108475)。另外，在圖像識別裝置當(dāng)中，還有識別人的姿勢的裝置 (例如參見待審日本專利申請公布11-128535)。

發(fā)明內(nèi)容
然而，在獲得的圖像不是適當(dāng)?shù)膱D像的情況下，圖像識別裝置不能識別目標(biāo)對象。圖2A至3B示出了不適合于識別目標(biāo)對象的圖像的例子。圖2A示出了太亮的圖像的例子。圖2B示出了太暗的圖像的例子。圖3A示出了焦點(diǎn)失調(diào)的圖像的例子。圖3B 示出了其中識別的目標(biāo)對象(例如手5或臉6)太小的例子。在這樣的情況下，圖像識別裝置難以識別諸如手5和臉6之類的目標(biāo)對象。希望可以更加可靠地識別目標(biāo)對象。根據(jù)一個實(shí)施例，一種信息處理設(shè)備包括接口，其接收圖像的圖像信息；以及處理電路，其確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測，確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測，并且當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。根據(jù)實(shí)施例的一方面，通過第一目標(biāo)對象是第二目標(biāo)對象的一部分以及相對尺寸中的至少一個，第一目標(biāo)對象與第二目標(biāo)對象相關(guān)。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，圖像質(zhì)量參數(shù)是攝影機(jī)控制參數(shù)和圖像處理參數(shù)中之
O根據(jù)實(shí)施例的另一方面，圖像質(zhì)量參數(shù)是攝影機(jī)控制參數(shù)，并且該攝影機(jī)控制參數(shù)是變焦比、焦點(diǎn)位置、光圈值、快門時間、增益值、顏色調(diào)整值和攝影機(jī)取向方向中之一。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，圖像質(zhì)量參數(shù)是圖像處理參數(shù)，并且該圖像處理參數(shù)是亮度設(shè)置、對比度設(shè)置、顏色轉(zhuǎn)換、銳度值、焦點(diǎn)設(shè)置和數(shù)字變焦比中之一。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，第一目標(biāo)對象是人體的一部分，并且第二目標(biāo)對象是人體。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，第一目標(biāo)對象是機(jī)器的一部分，并且第二目標(biāo)對象是機(jī)器。
根據(jù)實(shí)施例的另一方面，處理電路實(shí)時地修改圖像質(zhì)量參數(shù)并且在隨后的檢測嘗試中識別第一目標(biāo)對象。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，處理電路進(jìn)一步檢測人體的一部分和人體中的至少一個的姿勢。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，信息處理設(shè)備進(jìn)一步包括攝影機(jī)，所述攝影機(jī)是數(shù)字靜止攝影機(jī)和電視攝影機(jī)中之一。根據(jù)圖像處理方法實(shí)施例，所述方法包括通過接口接收圖像的圖像信息；使用處理電路確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測；確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測；以及當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。根據(jù)這個實(shí)施例的一方面，通過第一目標(biāo)對象是第二目標(biāo)對象的一部分以及相對尺寸中的至少一個，第一目標(biāo)對象與第二目標(biāo)對象相關(guān)。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，圖像質(zhì)量參數(shù)是攝影機(jī)控制參數(shù)和圖像處理參數(shù)中之O根據(jù)實(shí)施例的另一方面，圖像質(zhì)量參數(shù)是攝影機(jī)控制參數(shù)，并且該攝影機(jī)控制參數(shù)是變焦比、焦點(diǎn)位置、光圈值、快門時間、增益值、顏色調(diào)整值和攝影機(jī)取向方向中之一。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，圖像質(zhì)量參數(shù)是圖像處理參數(shù)，并且該圖像處理參數(shù)是亮度設(shè)置、對比度設(shè)置、顏色轉(zhuǎn)換、銳度值、焦點(diǎn)設(shè)置和數(shù)字變焦比中之一。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，第一目標(biāo)對象是人體的一部分，并且第二目標(biāo)對象是人體。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，第一目標(biāo)對象是機(jī)器的一部分，并且第二目標(biāo)對象是機(jī)器。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，實(shí)時地執(zhí)行修改和在隨后的檢測嘗試中識別第一目標(biāo)對象。根據(jù)實(shí)施例的另一方面，所述方法進(jìn)一步包括檢測人體的一部分和人體中的至少一個的姿勢。根據(jù)非暫時性計算機(jī)可讀存儲裝置實(shí)施例，所述存儲裝置具有存儲在其中的指令，所述指令在由處理電路執(zhí)行時執(zhí)行一種方法，所述方法包括接收圖像的圖像信息；使用所述處理電路確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測；確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測；以及當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。根據(jù)本公開的實(shí)施例，可以更加可靠地識別目標(biāo)對象。


圖I是圖示使用攝影機(jī)的手勢識別的例子的示圖；圖2A和2B是圖示不適合于識別的圖像的例子是示圖；圖3A和3B是圖示不適合于識別的圖像的例子是示圖；圖4是圖示根據(jù)本公開實(shí)施例的個人計算機(jī)的硬件的配置例子的框圖；圖5是圖示CPU的功能配置例子的框圖6是圖示第二識別部的詳細(xì)配置例子的框圖；圖7是圖示輪廓特征量計算部的詳細(xì)配置例子的框圖；圖8是圖示其中已對圖像執(zhí)行了濾波處理的結(jié)果的示圖；圖9是描述識別過程的流程圖；圖10是描述關(guān)于目標(biāo)對象特征點(diǎn)的提取的示圖；圖IlA和IlB是描述關(guān)于輪廓特征點(diǎn)的提取的示圖；圖12是描述輪廓特征量計算過程的流程圖；圖13是圖示識別結(jié)果的例子的示圖；圖14是描述目標(biāo)對象識別過程的流程圖；圖15A至15C是圖示識別結(jié)果的例子的示圖；圖16A和16B是圖示相對位置條件的例子的示圖；圖17A和17B是圖示相對位置條件的確定結(jié)果的例子的示圖；圖18A和18B是圖示相對尺寸比較條件的例子的示圖；圖19A和19B是圖示相對尺寸比較條件的確定結(jié)果的例子的示圖；圖20A至20C是圖示識別結(jié)果的例子的示圖；圖21是圖示姿勢識別部的詳細(xì)配置例子的框圖；圖22是描述目標(biāo)對象識別過程的例子的流程圖；圖23A至23C是圖示識別結(jié)果的例子的示圖；圖24是描述姿勢識別過程的例子的流程圖；圖25是圖示相對距離和相對角度條件的例子的示圖；圖26A和26B是圖示相對距離條件的確定結(jié)果的例子的示圖；圖27是圖示根據(jù)本公開實(shí)施例的電視圖像接收裝置控制系統(tǒng)的配置例子的框圖；以及圖28是圖示根據(jù)本公開實(shí)施例的數(shù)字?jǐn)z影機(jī)控制系統(tǒng)的配置例子的框圖。
具體實(shí)施方式
下面描述本公開的實(shí)施例。這里，按照以下順序給出描述。
I.個人計算機(jī)的配置
2.第二識別部的配置
3.輪廓特征量計算部的配置
4.識別過程
5.輪廓特征量計算過程
6.目標(biāo)對象識別過程I
7.目標(biāo)對象識別過程2
8.姿勢識別部的配置
9.目標(biāo)對象識別過程3
10姿勢識別過程
11電視圖像接收裝置控制系統(tǒng)的配置
12.數(shù)字?jǐn)z影機(jī)控制系統(tǒng)的配置
13.其它個人計算機(jī)的配置根據(jù)本公開的實(shí)施例的信息處理設(shè)備可以包括接口，其接收圖像的圖像信息； 以及處理電路，其確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測，確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測，并且當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。圖4是示出根據(jù)本公開實(shí)施例的個人計算機(jī)21的硬件的配置例子的框圖。在作為信息處理設(shè)備的個人計算機(jī)21中，中央處理單元(CPU)41、只讀存儲器 (ROM) 42和隨機(jī)存取存儲器(RAM) 43通過總線44彼此連接。在總線44中，進(jìn)一步連接輸入/輸出接口 45。在輸入/輸出接口 45中，連接輸入部46、輸出部47、存儲部48、通信部49和驅(qū)動器50。除了鍵盤、鼠標(biāo)或麥克風(fēng)等之外，輸入部46具有攝影機(jī)46A。除了揚(yáng)聲器等之外， 輸出部47具有顯示器47A。攝影機(jī)46A布置在這樣一個位置，在所述位置處，可以捕捉觀看顯示器47A的用戶的圖像。顯示器47A顯示圖像，所述圖像對應(yīng)于各種應(yīng)用，并且在必要時對應(yīng)于使用攝影機(jī) 46A捕捉的圖像。存儲部48由硬盤或非易失性存儲器等形成。通信部49由網(wǎng)絡(luò)接口等形成。驅(qū)動器50操作可移動介質(zhì)51如磁盤、光盤、磁光盤或半導(dǎo)體存儲器。在以這種方式配置的個人計算機(jī)21中，例如通過存儲部48中存儲的程序，CPU 41 執(zhí)行各種過程，所述程序經(jīng)由輸入/輸出接口 45和總線44被加載到RAM 43中并執(zhí)行。例如通過存儲在作為打包介質(zhì)等的可移動介質(zhì)51中來提供由CPU41執(zhí)行的程序。這里，作為打包介質(zhì)，可以使用磁盤(包括軟盤)、光盤(緊致盤-只讀存儲器 (⑶-ROM)或數(shù)字通用盤(DVD)等)、磁光盤或半導(dǎo)體存儲器等。另外，可以經(jīng)由有線或無線傳輸介質(zhì)如局域網(wǎng)、因特網(wǎng)或數(shù)字衛(wèi)星廣播來提供程序。在個人計算機(jī)21中，可以通過安裝在驅(qū)動器50中的可移動介質(zhì)51經(jīng)由輸入/輸出接口 45將程序安裝在存儲部48中。另外，程序可以經(jīng)由有線或無線傳輸介質(zhì)由通信部49接收并安裝在存儲部48中。 進(jìn)一步，程序可以預(yù)先安裝在ROM 42或存儲部48中。圖5是示出CPU 41的功能配置例子的框圖。CPU 41具有以下功能塊獲取部61、第一識別部62、第二識別部63、確定部64、控制部65、輸出部66以及應(yīng)用執(zhí)行部67。這里，CPU 41的每個塊在必要時都可以彼此傳送信號和數(shù)據(jù)。獲取部61獲取各種類型的信息。第一識別部62和第二識別部63執(zhí)行諸如手、臉和人之類各不相同的識別目標(biāo)對象的識別過程。例如，第一識別部62識別手作為識別目標(biāo)對象，而第二識別部63則識別人作為識別目標(biāo)對象。確定部64確定各種類型的信息?？刂撇?5執(zhí)行各種類型的控制過程。輸出部66 輸出各種類型的信息。應(yīng)用執(zhí)行部67執(zhí)行應(yīng)用。
8
作為應(yīng)用，例如存在識別圖像中的手勢并且執(zhí)行對應(yīng)于該手勢的命令的應(yīng)用，以及識別圖像中的臉并且提高臉區(qū)域的圖像質(zhì)量的應(yīng)用。亦即，應(yīng)用執(zhí)行部67執(zhí)行這樣的應(yīng)用識別圖像中的目標(biāo)對象，并且使用識別結(jié)果執(zhí)行預(yù)定的過程。第二識別部的配置識別手的第一識別部62具有與識別人的第二識別部63相同的配置。這里，描述第二識別部63的配置作為代表。圖6是示出第二識別部63的更加詳細(xì)的配置例子的框圖。第二識別部63由以下配置而成圖像金字塔生成部81、目標(biāo)對象特征點(diǎn)提取部 82、目標(biāo)對象特征量計算部83、輪廓特征點(diǎn)提取部84、輪廓特征量計算部85、分類計算部86 以及識別結(jié)果輸出部87。每個部件在必要時都可以彼此傳送信號和數(shù)據(jù)。這與稍后將要描述的圖6、7和21 中的相同。從獲取的圖像中，圖像金字塔生成部81生成分辨率各不相同的多個圖像作為圖
像金字塔。例如，生成具有從等級I至等級8的八個分辨率層次的圖像金字塔。等級I的圖像金字塔具有最高分辨率，并且圖像金字塔的分辨率從等級I至等級8按順序變低。從構(gòu)成由圖像金字塔生成部81生成的圖像金字塔的每個圖像中，目標(biāo)對象特征點(diǎn)提取部82提取圖像的幾個像素，作為在識別目標(biāo)對象時使用的目標(biāo)對象特征點(diǎn)。關(guān)于由目標(biāo)對象特征點(diǎn)提取部82提取的目標(biāo)對象特征點(diǎn)中的每一個，目標(biāo)對象特征量計算部83執(zhí)行配對，其中使一個目標(biāo)對象特征點(diǎn)和另一個目標(biāo)對象特征點(diǎn)成為一對。另外，基于其中目標(biāo)對象特征點(diǎn)已被提取的圖像，針對每個成對的目標(biāo)對象特征點(diǎn)，目標(biāo)對象特征量計算部83計算指示兩個任意區(qū)域的紋理的距離的目標(biāo)對象特征量。從構(gòu)成由圖像金字塔生成部81生成的圖像金字塔的每個圖像中，輪廓特征點(diǎn)提取部84提取圖像的幾個像素，作為在識別目標(biāo)對象時使用的輪廓特征點(diǎn)。基于其中輪廓特征點(diǎn)已被提取的圖像，通過例如使用可調(diào)濾波器的濾波過程，針對輪廓特征點(diǎn)中的每一個，輪廓特征量計算部85計算指示提取輪廓的輪廓特征量。分類計算部86讀出預(yù)先存儲在存儲部48中的合成分類器和用于分類的特征量。 另外，作為針對讀出的合成分類器的代替，從由目標(biāo)對象特征量計算部83計算的目標(biāo)對象特征量或者由輪廓特征量計算部85計算的輪廓特征量當(dāng)中，分類計算部86執(zhí)行與用于分類的特征量的對應(yīng)性的計算。這里，通過集成目標(biāo)對象分類器和輪廓分類器來生成合成分類器。目標(biāo)對象分類器和輪廓分類器是由使用統(tǒng)計學(xué)習(xí)預(yù)先生成的多個弱分類器形成的強(qiáng)分類器，并且在使用目標(biāo)對象(例如人)的特征來識別輸入的圖像中是否存在目標(biāo)對象圖像的區(qū)域時使用。另外，用于分類的特征量是在使用合成分類器來執(zhí)行對目標(biāo)對象的識別時使用的成對的目標(biāo)對象特征點(diǎn)的目標(biāo)對象特征量和輪廓特征點(diǎn)的輪廓特征量。基于分類計算部86的計算結(jié)果，識別結(jié)果輸出部87輸出在輸入的圖像中是否識別出目標(biāo)對象的分類結(jié)果。
如上所述，由于第一識別部62具有與第二識別部63相同的配置并且執(zhí)行相同的過程，所以省略其詳細(xì)描述。輪廓特征量計算部的配置圖7是示出輪廓特征量計算部85的詳細(xì)配置例子的框圖。輪廓特征量計算部85 由以下配置而成第一濾波處理部101、第二濾波處理部102、第三濾波處理部103以及特征量生成部104。其中輪廓特征點(diǎn)已由輪廓特征點(diǎn)提取部84提取的圖像被供應(yīng)給第一濾波處理部 101至特征量生成部104，并且輪廓特征點(diǎn)被供應(yīng)給第一濾波處理部101至第三濾波處理部
103。針對使用輪廓特征點(diǎn)提取部84提取的輪廓特征點(diǎn)中的每一個，通過關(guān)于輪廓特征點(diǎn)使用高斯函數(shù)G的一階微分函數(shù)G1來執(zhí)行濾波過程，第一濾波處理部101提取特征量。 這里，通過方程(I)和方程(2)示出高斯函數(shù)G和一階微分函數(shù)匕。e 2a2... /1 \
NtMMM,I I Iθ ) —cos ( θ ) Gl (Ο ) +sin ( θ ) (90 ) · · · (2)在方程(I)中，σ指示高斯寬度。在方程(2)中，Θ指示任意角度。例如，第一濾波處理部101將高斯函數(shù)G的高斯寬度σ改變成三個預(yù)定值(例如高斯寬度σ ，0 2，σ3 = 1，2，4)，并且針對高斯寬度σ中的每一個關(guān)于四個預(yù)定方向(例如θ = Θ 1，Θ 2，Θ 3，Θ 4)計算方程⑵。這里，方向Θ不限于四個方向，并且可以是八個方向，比如當(dāng)Ji被等分成八個方向時的每個方向。另外，在過去使用多個高斯寬度來執(zhí)行處理，但是在實(shí)施例中，如稍后將要描述的那樣，只要準(zhǔn)備一個高斯寬度就夠了。換言之，沒有必要改變高斯寬度。同樣地，在上面的描述中，描述了“高斯寬度σ 改變成三個預(yù)定值，并且針對高斯寬度σ中的每一個關(guān)于四個預(yù)定方向計算方程(2)”，但是在實(shí)施例中，只要針對設(shè)置的高斯寬度σ關(guān)于四個預(yù)定方向計算方程(2)就夠了。同樣地，由于沒有必要針對多個高斯寬度中的每一個進(jìn)行計算，所以可以減少計算量。對于其它濾波器例如第二濾波處理部102和第三濾波處理部103，這同樣成立。針對提取的輪廓特征點(diǎn)中的每一個，通過關(guān)于輪廓特征點(diǎn)使用高斯函數(shù)G的二階微分函數(shù)G2來執(zhí)行濾波過程，第二濾波處理部102提取特征量。方程(3)示出了二階微分函數(shù)G2，并且在方程(3)中，Θ指示任意角度。G2( Θ ) = k21( Θ )G2(0。)+k22( Θ )G2(60° )+k23( Θ )G2(120。)...(3)另外，方程(3)中的系數(shù)k2i(0)(其中i = 1,2,3)是由方程⑷示出的函數(shù)。k2l(0) = 4- {l+2cos(2(0-0i))}…(4)
3例如，針對高斯函數(shù)G的預(yù)定高斯寬度O中的每一個，第二濾波處理部102關(guān)于四個預(yù)定方向(例如Θ = Θ I，θ 2, Θ 3, Θ 4)計算方程(3)。針對提取的輪廓特征點(diǎn)中的每一個，通過關(guān)于輪廓特征點(diǎn)使用高斯函數(shù)G的三階微分函數(shù)G3來執(zhí)行濾波過程，第三濾波處理部103提取特征量。方程(5)示出了三階微分函數(shù)G3，并且在方程(5)中，Θ指示任意角度。
G3( Θ ) = k31( Θ )G3(0。)+k32( Θ )G3(45。)+k33( θ )G3(90。)+k34( θ )G3(135。)... (5)另外，方程(5)中的系數(shù)k3i(0)(其中i = 1,2,3)是由方程(6)示出的函數(shù)。
權(quán)利要求
1.一種信息處理設(shè)備,包括接口，其接收圖像的圖像信息；以及處理電路，其確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測，確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測，并且當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，其中，通過以下中的至少一個，所述第一目標(biāo)對象與所述第二目標(biāo)對象相關(guān)相對尺寸；以及所述第一目標(biāo)對象是所述第二目標(biāo)對象的一部分。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，其中，所述圖像質(zhì)量參數(shù)是以下中之一攝影機(jī)控制參數(shù)；以及圖像處理參數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，所述圖像質(zhì)量參數(shù)是所述攝影機(jī)控制參數(shù)，并且所述攝影機(jī)控制參數(shù)是以下中之一 變焦比；焦點(diǎn)位置；光圈值；快門時間；增益值；顏色調(diào)整值；以及攝影機(jī)取向方向。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，所述圖像質(zhì)量參數(shù)是所述圖像處理參數(shù)，并且所述圖像處理參數(shù)是以下中之一亮度設(shè)置；對比度設(shè)置；顏色轉(zhuǎn)換；銳度值；焦點(diǎn)設(shè)置；以及數(shù)字變焦比。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，其中，所述第一目標(biāo)對象是人體的一部分，并且所述第二目標(biāo)對象是所述人體。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，其中，所述第一目標(biāo)對象是機(jī)器的一部分，并且所述第二目標(biāo)對象是所述機(jī)器。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，其中，所述處理電路實(shí)時地修改所述圖像質(zhì)量參數(shù)并且在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其中，所述處理電路進(jìn)一步檢測所述人體的一部分和所述人體中的至少一個的姿勢。
10.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，進(jìn)一步包括攝影機(jī)，所述攝影機(jī)是數(shù)字靜止攝影機(jī)和電視攝影機(jī)中之一。
11.一種信息處理方法，包括通過接口接收圖像的圖像信息；使用處理電路確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測；確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測；以及當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，通過以下中的至少一個，所述第一目標(biāo)對象與所述第二目標(biāo)對象相關(guān)相對尺寸；以及所述第一目標(biāo)對象是所述第二目標(biāo)對象的一部分。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，所述圖像質(zhì)量參數(shù)是以下中之一攝影機(jī)控制參數(shù)；以及圖像處理參數(shù)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中，所述圖像質(zhì)量參數(shù)是所述攝影機(jī)控制參數(shù)，并且所述攝影機(jī)控制參數(shù)是以下中之一 變焦比；焦點(diǎn)位置；光圈值；快門時間；增益值；顏色調(diào)整值；以及攝影機(jī)取向方向。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中，所述圖像質(zhì)量參數(shù)是所述圖像處理參數(shù)，并且所述圖像處理參數(shù)是以下中之一亮度設(shè)置；對比度設(shè)置；顏色轉(zhuǎn)換；銳度值；焦點(diǎn)設(shè)置；以及數(shù)字變焦比。
16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，所述第一目標(biāo)對象是人體的一部分，并且所述第二目標(biāo)對象是所述人體。
17.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，所述第一目標(biāo)對象是機(jī)器的一部分，并且所述第二目標(biāo)對象是所述機(jī)器。
18.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，實(shí)時地執(zhí)行所述修改和在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。
19.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，進(jìn)一步包括檢測所述人體的一部分和所述人體中的至少一個的姿勢。
20.一種非暫時性計算機(jī)可讀存儲裝置，所述存儲裝置具有存儲在其中的指令，所述指令在由處理電路執(zhí)行時執(zhí)行一種方法，所述方法包括接收圖像的圖像信息；使用所述處理電路確定所述圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測；確定所述圖像信息中的第二目標(biāo)對象已被檢測；以及當(dāng)確定所述第一目標(biāo)對象未被檢測而所述第二目標(biāo)對象被檢測時，修改所述圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在隨后的檢測嘗試中識別所述第一目標(biāo)對象。
全文摘要
本公開提供了一種信息處理設(shè)備、信息處理方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品。在檢測圖像信息中包含的第一目標(biāo)對象時，信息處理設(shè)備、信息處理方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品進(jìn)行協(xié)作。通過接口接收圖像的圖像信息。處理電路確定圖像信息中的第一目標(biāo)對象是否尚未被檢測。還確定圖像信息中的第二目標(biāo)對象是否已被檢測。當(dāng)?shù)谝荒繕?biāo)對象尚未被檢測但第二目標(biāo)對象已被檢測時，修改圖像的圖像質(zhì)量參數(shù)，以在識別第一目標(biāo)對象時輔助隨后的檢測嘗試。
文檔編號G06K9/54GK102592127SQ20111036546
公開日2012年7月18日 申請日期2011年11月17日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月24日
發(fā)明者周寧, 長谷川雄一 申請人:索尼公司