专利名称：用于检测物件的影像处理方法及影像处理装置的制作方法
技术领域：
本发明有关于在影像中检测物件(Object)，特别是用于执行人脸检测处理的ー种影像处理方法及其相关影像处理装置。
背景技术：
对于影像处理装置(image processing apparatus)来说，例如具有影像采集设备(image capturing device)(例如,相机、红外线检测设备)设置于其中的电视机,通常会针对影像采集设备所采集到的影像的全部范围来执行人脸检测处理(face detectionprocess)以完成人脸检测的功能。然而，如果人脸检测处理是针对所述影像的全部范围来执行，则执行速度会太慢，因此，为了要改善人脸检测处理的执行速度/效率，所述影像可被重新降取样(re-sample down)以及重新调整影像大小(resize)而产生一个具较小尺寸 的影像，但被重新降取样的影像可能会造成人脸识别的操作无法成功地检测到人脸。因此，如何改善影像处理装置的效能已成为影像处理范畴中有待设计者解决的重要议题。
发明内容
由此，本发明的目的提供ー种用于检测物件的影像处理方法及其相关影像处理装置，以解决上述问题。ー种用于检测物件的影像处理方法的范例实施方式，其中所述方法包括下列步骤依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第ニ子影像，其中所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区；以及针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测結果。ー种用于检测物件的影像处理装置的范例实施方式，所述影像处理装置包括影像分割模块以及影像检测模块。所述影像分割模块用以依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第ニ子影像，其中所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区。所述影像检测模块用以针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测结果。本发明提供的用于检测物件的影像处理方法及影像处理装置，通过对覆盖第一区的第一子影像来进行影像检测处理，影像检测处理的处理速度与成功率均可大幅提升。对于已经阅读后续由各附图及内容所显示的较佳实施方式的本领域的技术人员来说，本发明的各目的是明显的。
图I为依据本发明第一实施例的用于检测物件的影像处理装置的架构示意图。图2为影像的示意图。图3为依据本发明第二实施例的用于检测物件的影像处理装置的架构示意图。
图4为依据本发明第三实施例的用于检测物件的影像处理装置的架构示意图。图5为依据本发明第四实施例的用于检测物件的影像处理装置的架构示意图。图6为本发明用于检测物件的影像处理方法的一实施例的流程图。图7为本发明用于检测物件的影像处理方法的另ー实施例的流程图。图8为本发明用于检测物件的影像处理方法的再一实施例的流程图。图9为本发明用于检测物件的 影像处理方法的又一实施例的流程图。图IOA及图IOB为图4所示的扫描视窗的实施范例的示意图。
具体实施例方式在权利要求书及说明书中使用了某些词汇来指称特定的组件。所属领域中的技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同的名词来称呼同样的组件。本权利要求书及说明书并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准贝1J。在权利要求书及说明书中所提及的「包括」为开放式的用语，故应解释成「包括但不限定干」。另外，「耦接」一词在此包括任何直接及间接的电气连接手段。因此，若文中描述第一装置耦接于第二装置，则代表所述第一装置可直接电气连接于所述第二装置，或通过其他装置或连接手段间接地电气连接至所述第二装置。图I为依据本发明第一实施例的用于检测物件(object)的影像处理装置100的架构示意图。如图I所示，影像处理装置100包括(但本发明并不局限于此)影像分割模块(image partitioning module) 110 以及影像检测模块(image detecting module) 120,其中影像分割模块110用以依据指定特征(designed trait)来将影像至少分割为第一子影像(sub-image)以及第ニ子影像，其中所述第一子影像覆盖(covering)第一区，所述第ニ子影像覆盖第二区，以及影像检测模块120用以针对所述第一子影像进行影像检测处理(image detecting process)以检查所述物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测结果DRl。请注意，当影像检测模块120的第一检测结果DRl指示出所述第一区内并未检测到所述物件时，影像检测模块120另针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并据以产生第二检测结果DR2。如图2所示，图2为影像頂200的示意图，其中影像頂200可由影像处理装置100中的影像采集设备(并未显示于图中)来采集。在本实施例中，影像頂200依据指定特征而由影像分割模块110分割为第一子影像頂210以及第ニ子影像頂220，其中第一子影像頂210覆盖第一区ZNl (也可称为热区(hot-zone))，以及第ニ子影像頂220覆盖第二区ZN2。在另ー实施例中，所要检测的物件可为人脸(human face)，所述影像检测处理可为人脸检测处理，以及影像检测模块120可利用人脸检测模块来加以实现。请注意，如图2所示，在本实施例中，第二区ZN2覆盖第一区ZNl ;在另ー实施例中，第二区ZN2也可以不覆盖第一区ZN1。然而，以上仅作为说明用，并非用来作为本发明的限制。另外，影像处理装置100可在电视机中来加以实现，但本发明并不局限于此。由图2可知，第一区ZNl(即，热区)代表观众可能常会停留的特定区域。因为电视机通常会置于客厅，家具摆设(furniture layout)(例如，包括茶几以及沙发的ー个区域)通常是固定的，以及所检测到的人脸位置的历史数据(historical detected face position)几乎是位于特定区域(例如，第一区ZN1)，所以我们首为开放式的用语，故应解释成「包括但不限定干」。另外，「耦接」一词在此包括任何直接及间接的电气连接手段。因此，若文中描述第一装置耦接于第二装置，则代表所述第一装置可直接电气连接于所述第二装置，或通过其他装置或连接手段间接地电气连接至所述第二装置。图I为依据本发明第一实施例的用于检测物件(object)的影像处理装置100的架构示意图。如图I所示，影像处理装置100包括(但本发明并不局限于此)影像分割模块(image partitioning module) 110 以及影像检测模块(image detecting module) 120,其中影像分割模块110用以依据指定特征(designed trait)来将影像至少分割为第一子影像(sub-image)以及第ニ子影像，其中所述第一子影像覆盖(covering)第一区，所述第ニ子影像覆盖第二区，以及影像检测模块120用以针对所述第一子影像进行影像检测处理(image detecting process)以检查所述物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测结果DRl。请注意，当影像检测模块120的第一检测结果DRl指示出所述第一区内并未检测到所述物件时，影像检测模块120另针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并据以产生第二检测结果DR2。
如图2所示，图2为影像頂200的示意图，其中影像頂200可由影像处理装置100中的影像采集设备(并未显示于图中)来采集。在本实施例中，影像頂200依据指定特征而由影像分割模块110分割为第一子影像頂210以及第ニ子影像頂220，其中第一子影像頂210覆盖第一区ZNl (也可称为热区(hot-zone))，以及第ニ子影像頂220覆盖第二区ZN2。在另ー实施例中，所要检测的物件可为人脸(human face)，所述影像检测处理可为人脸检测处理，以及影像检测模块120可利用人脸检测模块来加以实现。请注意，如图2所示，在本实施例中，第二区ZN2覆盖第一区ZNl ;在另ー实施例中，第二区ZN2也可以不覆盖第一区ZN1。然而，以上仅作为说明用，并非用来作为本发明的限制。另外，影像处理装置100可在电视机中来加以实现，但本发明并不局限于此。由图2可知，第一区ZNl(即，热区)代表观众可能常会停留的特定区域。因为电视机通常会置于客厅，家具摆设(furniture layout)(例如，包括茶几以及沙发的ー个区域)通常是固定的，以及所检测到的人脸位置的历史数据(historical detected face position)几乎是位于特定区域(例如，第一区ZNl)，所以我们首先可针对第一子影像IM210进行所述影像检测处理，以检查所述物件(例如，人脸)是否位于第一区ZNl (即，热区)内，并据以产生第ー检测结果DR1。因此，所述影像检测处理(例如，人脸检测处理)的处理速度与成功率均可大幅提升。图3为依据本发明第二实施例的用于检测物件的影像处理装置300的架构示意图。如图3所示，影像处理装置300包括(但本发明并不局限于此)上述影像分割模块110与影像检测模块120,以及节能启动模块(power-saving activating module) 330。图3所示的影像处理装置300的架构与图I所示的影像处理装置100的架构相似，而彼此之间最主要的差异在于影像处理装置300还包括节能启动模块330。举例来说，在本实施例中，当影像检测模块120的第二检测结果DR2指示出并未在第一区ZNl及第ニ区ZN2内检测到所述物件吋，节能启动模块330用以启动节能模式以关闭电视机，因此，当未有任何人/观赏者站立于或坐在应用装置(例如，电视机)(所述应用装置提供要被影像处理装置300所处理的影像)前的时候，也就是说，当并未在第一区ZNl及第ニ区ZN2内检测到人脸时，可通过影像处理装置300来达成节能的目的。
图4为依据本发明第三实施例的用于检测物件的影像处理装置400的架构示意图。如图4所示，影像处理装置400包括(但本发明并不局限于此)上述影像分割模块110与影像检测模块120、以及信息记录模块(information recording module) 430和视窗调整模块(window adjusting module)440。图4所示的影像处理装置400的架构与图I所示的影像处理装置100的架构相似，而彼此之间最主要的差异在于影像处理装置400还包括信息记录模块430以及视窗调整模块440。在一实施范例中，影像检测模块120可利用扫描视窗(scanning window) Sffl来执行所述影像检测处理以检查所述物件(例如，人脸)是否位于第一区ZN1。请注意，扫描视窗SWl是指每次所要处理的最小扫描单元(minimumscanning unit)。如图10A及图10B所示，图10A及图10B为图4所示的扫描视窗SWl的实施范例的示意图。举例来说，具有1920X1080解析度(resolution)的影像頂1000总共可包括1920X1080个像素(pixel)。如图10A所示，如果我们使用具有大小等于20 X 20个像素的扫描视窗SWl来针对所述影像进行影像检测处理时，每ー个具有20 X 20个像素的块(block) BI皆会由具有大小等于20X20个像素的扫描视窗SWl来处理。在处理完某ー块之 后，扫描视窗SWl接着会向右移ー个或多个像素，使得相邻于目前块(current block)的下ー个具有20X20个像素的块可由具有大小等于20X20个像素的扫描视窗SWl来处理。如图10B所示，如果我们使用具有大小等于30 X 30个像素的扫描视窗SWl来针对影像IM1000进行影像检测处理时，每ー个具有30X30个像素的块B2皆会由具有大小等于30X30个像素的扫描视窗SWl来处理。在处理完某ー块之后，扫描视窗SWl接着会向右移ー个或多个像素，使得相邻于目前块的下ー个具有30X30个像素的块可由具有大小等于30X30个像素的扫描视窗SWl来处理。在针对块进行处理的当下，当影像检测模块120的第一检测结果DRl指示出在第一区ZNl内检测到所述物件时，信息记录模块430可用来记录与所述物件相关的信息以作为历史数据(historical data)。视窗调整模块440可依据所述历史数据(即，所记录的与所述物件相关的信息)来更新所述影像检测处理的扫描视窗SWl。举例来说，视窗调整模块440可依据所述历史数据(即，所记录的与所述物件相关的信息)来调整扫描视窗SWl的尺寸(例如，高度H或宽度W)。此外，本领域的技术人员应可理解，本实施例所掲示的第一区ZNl (即热区)的尺寸(例如，高度H以及宽度W)并非用来作为本发明的限制。举例来说，在另ー实施例中，第一区ZNl的大小也可依据历史数据来进行调整。在另ー实施范例中，影像检测模块120可利用扫描视窗SW2来执行所述影像检测处理，以检查所述物件(例如，人脸)是否位于第一区ZNl及第ニ区ZN2内。在针对块进行处理时，当影像检测模块120的第二检测结果DR2指示出在第一区ZNl及第ニ区ZN2内检测到所述物件时，信息记录模块430可用来记录与所述物件相关的信息以作为历史数据。视窗调整模块440可依据所述历史数据(即，所记录的与所述物件相关的信息)来更新(或调整)所述影像检测处理的扫描视窗SW2。图5为依据本发明第四实施例的用于检测物件的影像处理装置500的架构示意图。如图5所示，影像处理装置500包括(但本发明并不局限于此)上述影像分割模块110、影像检测模块120、信息记录模块430与视窗调整模块440，以及识别效率模块(recognition efficiency module) 550。图5所不的影像处理装置500的架构与图4所不的影像处理装置400的架构相似，而彼此之间最主要的差异在于影像处理装置500还包括识别效率模块550。在本实施例中，识别效率模块550可依据具有所记录的与所述物件相关的信息的历史数据，来得到识别效率RE，而视窗调整模块440另可依据识别效率RE来调整扫描视窗SWl或SW2。举例来说，具有24X24个像素的固定大小的扫描视窗通常会用于人脸检测处理，同时也会受到影像采集设备与人之间的距离的影响。此外，如果历史数据(即，所记录的与所述物件相关的信息，例如，人脸的大小、个数及位置)可用于取得识别效率RE时，为了要提升人脸检测的处理速度，扫描视窗SWl或SW2可依据识别效率RE来适应性地调整或最佳化(optimized)。举例来说(但本发明并不局限于此)，扫描视窗SWl或SW2可被调整为不同于原始/预设尺寸的20X20个像素或30X30个像素的大小。此外，关于识别效率RE的运算，识别效率模块550可參照所述历史数据来进行处理。在实施范例中，所检测到的人脸尺寸的历史最大值(historical maximum value)可用来取得识别效率RE，而在另一实施范例中，所检测到的人脸尺寸的历史最小值或平均值也可用来取得识别效率RE。由上述说明可知，既然电视机通常会置于固定位置，家具摆设通常是固定的，以及 所检测的人脸位置的历史数据几乎是位于特定区域(例如，第一区ZNl ( S卩，热区))，所以我们可针对第一子影像頂210进行所述影像检测处理，以检查所述物件是否位于第一区ZNl内，并据以产生第一检测结果DR1。因此，所述影像检测处理(例如，人脸检测处理)的处理速度与成功率皆可大幅提升。此外，为了要提升影像检测处理的处理速度/效率，扫描视窗SWl或SW2可依据历史数据(即，所记录的与所述物件相关的信息)和/或识别效率RE来适应性地调整或最佳化。例如，在另ー实施例中，扫描视窗SWl或SW2可设置ー个预设尺寸(例如，24X24个像素)，然后视窗调整模块440依据历史数据与识别效率的反馈，再对扫描视窗SWl或SW2进行调整。再者，本领域技术人员应可理解，本实施例所掲示的第一区ZN1(S卩，热区)的尺寸(例如，高度H及宽度W)也可依据历史数据和/或识别效率RE来进行调整。图6为本发明用于检测物件的影像处理方法的一实施例的流程图。请注意，假若所得到的结果实质上是相同的，并不一定要按照图6所示的顺序来执行下列步骤。此广义的影像处理方法可简单归纳如下步骤600:开始。步骤610 :依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第ニ子影像，其中
所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区。步骤620 :针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件(例如，人脸)是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测結果。步骤630:结束。由于本领域的技术人员在阅读针对图I所示的影像处理装置100的说明之后，应可轻易地了解关于图6所示的步骤的细节，故进ー步的说明在此便不再赘述。请注意，步骤610可由影像分割模块110来执行，以及步骤620可由影像检测模块120来执行。图7为本发明用于检测物件的影像处理方法的另ー实施例的流程图。此影像处理方法包括(但本发明并不局限于此)以下步骤步骤600:开始。步骤610 :依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第ニ子影像，其中
所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区。
步骤620 :针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件(例如，人脸)是否位于所述第一区(例如，热区)内，并据以产生第一检测結果。步骤625 :检查是否在所述第一区内检测到所述物件。当所述第一检测结果指示并未在所述第一区内检测到所述物件时，执行步骤710 ;反之，执行步骤730。步骤710 :针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并据以产生第二检测結果。步骤715 :检查是否在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件。当所述第二检测结果指示并未在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，执行步骤720 ;反之，执行步骤730。步骤720 :启动节能模式。 步骤730:结束。由于本领域的技术人员在阅读针对图3所示的影像处理装置300的说明之后，应可轻易地了解关于图7所示的步骤的细节，故进ー步的说明在此便不再赘述。请注意，步骤710可由影像检测模块120来执行，以及步骤720可由节能启动模块330来执行。图8为本发明用于检测物件的影像处理方法的再一实施例的流程图。此影像处理方法包括(但本发明并不局限于此)以下步骤步骤600:开始。步骤610 :依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第ニ子影像，其中
所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区。步骤620 :针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件(例如，人脸)是否位于所述第一区(即，热区)内，并据以产生第一检测結果。步骤625 :检查是否在所述第一区内检测到所述物件。当所述第一检测结果指示并未在所述第一区内检测到所述物件时，执行步骤710 ;反之，执行步骤810。步骤810 :记录与所述物件相关的信息以作为历史数据。步骤820 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来更新所述影像检测处理的扫描视窗。步骤710 :针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并产生第二检测結果。步骤715 :检查是否在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件。当所述第二检测结果指示，并未在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，执行步骤720;反之，执行步骤830。步骤720 :启动节能模式。步骤830 :记录与所述物件相关的信息以作为历史数据。步骤840 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来更新所述影像检测处理的扫描视窗。步骤850 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来调整所述第一区(即，热区)的尺寸。步骤860:结束。由于本领域的技术人员在阅读针对图4所示的影像处理装置400的说明之后，应可轻易地了解关于图8所示的步骤的细节，故进ー步的说明在此便不再赘述。请注意，步骤810与步骤830可由信息记录模块430来执行，步骤820与步骤840可由视窗调整模块440来执行，以及步骤850可由影像分割模块110来执行。图9为本发明用于检测物件的影像处理方法的又一实施例的流程图。此影像处理方法包括(但本发明并不局限于此)以下步骤步骤600:开始。步骤610 :依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第ニ子影像，其中
所述第一子影像覆盖第一区，第二子影像覆盖第二区。步骤620 :针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件(例如，人脸)是否位于所述第一区(即，热区)内，并据以产生第一检测結果。
步骤625 :检查是否在所述第一区内检测到所述物件。当所述第一检测结果指示并未在所述第一区内检测到所述物件时，执行步骤710;反之，执行步骤810。步骤810 :记录与所述物件相关的信息以作为历史数据。步骤820 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来更新所述影像检测处理的扫描视窗。步骤910 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来取得识别效率。步骤920 :依据所述识别效率来调整扫描视窗。步骤710 :针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并产生第二检测結果。步骤715 :检查是否在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件。当所述第二检测结果指示并未在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，执行步骤720 ;反之，执行步骤830。步骤720 :启动节能模式。步骤830 :记录与所述物件相关的信息以作为历史数据。步骤840 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来更新所述影像检测处理的扫描视窗。步骤850 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来调整所述第一区(即，热区)的尺寸。步骤930 :依据具有所记录的与所述物件相关的信息的所述历史数据，来取得识别效率。步骤940 :依据所述识别效率来调整扫描视窗。步骤950 :依据所述识别效率来调整所述第一区(即，热区)的尺寸。步骤960:结束。由于本领域的技术人员在阅读针对图5所示的影像处理装置500的说明之后，应可轻易地了解关于图9所示的步骤的细节，进ー步的说明在此便不再赘述。请注意，步骤910与步骤930可由识别效率模块550来执行，步骤920与步骤940可由视窗调整模块440来执行，以及步骤850与步骤950可由影像分割模块110来执行。以上所掲示的多个实施例仅用来描述本发明的技术特征，并非用来作为本发明范畴的限制。简而言之，本发明提供ー种用于检测物件的影像处理方法及影像处理装置。通过对覆盖第一区(例如，客厅的茶几与沙发区)的第一子影像来进行影像检测处理，影像检测处理(例如，人脸检测处理)的处理速度与成功率皆可大幅提升 。再者，为了要提升影像检测处理的处理速度与成功率，所检测到的信息可记录下来以作为历史信息。此外，为了要再更进ー步提升影像检测处理的处理速度/效率，扫描视窗可依据所记录的与所述物件相关的信息和/或识别效率RE来适应性地调整或最佳化。以上所述仅为本发明的较佳实施方式，凡依本发明权利要求所做的均等变化和修饰，均应属本发明的覆盖范围。
权利要求
1.一种用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，包括 依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第二子影像，其中所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区；以及 针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测结果。
2.如权利要求I所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，所述物件为人脸， 以及所述影像检测处理为人脸检测处理。
3.如权利要求I所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，还包括 当所述第一检测结果指示并未在所述第一区内检测到所述物件时，针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并据以产生第二检测结果。
4.如权利要求3所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，还包括 当所述第二检测结果指示并未在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，启动节能模式。
5.如权利要求3所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，所述影像检测处理利用扫描视窗来检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，以及所述影像处理方法还包括 当所述第二检测结果指示在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，记录与所述物件相关的信息以作为历史数据；以及 依据所述历史数据，来更新所述影像检测处理的所述扫描视窗。
6.如权利要求5所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，更新所述影像检测处理的所述扫描视窗的步骤包括 依据所述历史数据，来取得识别效率；以及 依据所述识别效率来调整所述扫描视窗。
7.如权利要求6所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，还包括 依据所述历史数据与所述识别效率中的至少一者，来调整所述第一区的尺寸。
8.如权利要求I所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，所述影像检测处理利用扫描视窗以检查所述物件是否位于所述第一区内，以及所述影像处理方法还包括 当所述第一检测结果指示在所述第一区内检测到所述物件时，记录与所述物件相关的信息以作为历史数据；以及 依据所述历史数据，来更新所述影像检测处理的所述扫描视窗。
9.如权利要求8所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，更新所述影像检测处理的所述扫描视窗的步骤包括 依据所述历史数据，来取得识别效率；以及 依据所述识别效率来调整所述扫描视窗。
10.如权利要求9所述的用于检测物件的影像处理方法，其特征在于，还包括 依据所述历史数据与所述识别效率中的至少一者，来调整所述第一区的尺寸。
11.一种用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，包括 影像分割模块，用以依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第二子影像，其中所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区；以及 影像检测模块，用以针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测結果。
12.如权利要求11所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，所述物件为人脸，所述影像检测处理为人脸检测处理，以及所述影像检测模块为人脸检测模块。
13.如权利要求11所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在干，当所述影像检测模块的所述第一检测结果指示并未在所述第一区内检测到所述物件时，所述影像检测模块另针对所述影像的全部范围进行所述影像检测处理，以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，并据以产生第二检测结果。
14.如权利要求13所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，还包括 节能启动模块，用以当所述第二检测结果指示并未在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，启动节能模式。
15.如权利要求13所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，所述影像检测模块利用扫描视窗来执行所述影像检测处理，以检查所述物件是否位于所述第一区及所述第二区内，以及所述影像处理装置还包括 信息记录模块，用以当所述第二检测结果指示在所述第一区及所述第二区内检测到所述物件时，记录与所述物件相关的信息以作为历史数据；以及 视窗调整模块，用以依据所述历史数据，来更新所述影像检测处理的所述扫描视窗。
16.如权利要求15所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，还包括 识别效率模块，用以依据所述历史数据，来取得识别效率； 其中所述视窗调整模块另依据所述识别效率来调整所述扫描视窗。
17.如权利要求16所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，所述影像分割模块另用以依据所述历史数据与所述识别效率中的至少ー者，来调整所述第一区的尺寸。
18.如权利要求11所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，所述影像检测模块利用扫描视窗以检查所述物件是否位于所述第一区内，以及所述影像处理装置还包括 信息记录模块，用以当所述第一检测结果指示在所述第一区内检测到所述物件吋，记录与所述物件相关的信息以作为历史数据；以及 视窗调整模块，用以依据所述历史数据，来更新所述影像检测处理的所述扫描视窗。
19.如权利要求18所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，还包括 识别效率模块，用以依据所述历史数据，来取得识别效率； 其中所述视窗调整模块另依据所述识别效率来调整所述扫描视窗。
20.如权利要求19所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，所述影像分割模块另用以依据所述历史数据与所述识别效率中的至少ー者，来调整所述第一区的尺寸。
21.如权利要求11所述的用于检测物件的影像处理装置，其特征在于，所述影像处理装置为电视机。
全文摘要
本发明公开一种用于检测物件的影像处理方法及影像处理装置。所述影像处理方法包括下列步骤依据指定特征来将影像至少分割为第一子影像以及第二子影像，其中所述第一子影像覆盖第一区，所述第二子影像覆盖第二区；以及针对所述第一子影像进行影像检测处理以检查所述物件是否位于所述第一区内，并据以产生第一检测结果。所述物件可为人脸，以及所述影像检测处理可为人脸检测处理。本发明所公开的用于检测物件的影像处理方法及影像处理装置，通过对覆盖第一区的第一子影像来进行影像检测处理，影像检测处理的处理速度与成功率均可大幅提升。
文档编号G06K9/00GK102693412SQ20111042959
公开日2012年9月26日 申请日期2011年12月20日 优先权日2011年3月25日
发明者王成乐 申请人:联发科技股份有限公司